作者：鲍必赛,楼晓俊,刘海涛 单位：南京邮电大学 出版：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2012年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJYD2012010090 DOC编号：DOCNJYD2012010099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于容许函数与接近系数的数据融合算法》PDF+DOC2011年第10期 吉琳娜,杨风暴,周新宇,李香亭 《数据融合算法在煤自然发火实验系统中的应用》PDF+DOC2015年第23期 王华,王连华,邓军 《基于多无线传感器的改进数据融合算法》PDF+DOC2020年第08期 杨金鑫,王志明 《一种复杂环境下多传感器数据融合方法》PDF+DOC2019年第03期 田明明,叶继华,王仕民,万叶晶 《双精度温度传感器静动态融合方法》PDF+DOC2007年第06期 孙金玮,刘博赫,魏国 《基于扩维贴近度的多传感器一致可靠性融合方法》PDF+DOC2012年第09期 蒋君杰,戴菲菲,彭力 《基于一致性处理和模糊理论的数据融合算法研究》PDF+DOC2011年第34期 杨卉,于洵,冯伟强 《基于最小二乘原理多传感器加权数据融合》PDF+DOC2013年第12期 赵华哲,李强,杨家建 《加宽中位数与接近系数的数据融合算法》PDF+DOC2013年第01期 吉琳娜,杨风暴,周新宇,李香亭 《一种基于证据理论的数据融合算法》PDF+DOC2013年第09期 王文庆,杨远玲,杨春杰

    • 针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题，提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量，通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率，确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果，并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验，结果表明该融合方法拥有较好的识别效果，同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度，可以提醒观测者做进一步的观察。

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