《多传感器目标识别的灰色关联TOPSIS法》PDF+DOC

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1. 《多传感器目标识别的改进灰关联度法》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题，提出了一种新的融合方法。该方法利用置信距离改进了灰关联系数，通过求解各属性的置信距离的偏差平方之和最大的优化问题，获得属性的权重，从而给出目标识别方法。克服了特征权重选取的主观性，提高了目标识别结果的准确性和可信度。仿真实例验证了方法的有效性。...
2. 《运用距离测度进行多传感器目标级信息融合》PDF+DOC 针对多传感器目标级识别问题，提出了一种新的信息融合方法。定义了新的距离测度，通过求解各目标类别与待识别目标的综合距离测度之和最小的优化问题，客观地确定了指标的权重，根据综合距离给出目标识别方法。仿真实验验证了方法的有效性，非常适用于具有多个特征指标的多目标识别领域。...
3. 《Vague集在多传感器目标识别中的应用》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多目标识别问题，提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法定义熵权客观地得到了特征的权重，将目标的各特征值转化为Vague值表达，根据Vague值的距离，给出目标识别方法。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。...
4. 《多传感器目标识别的Vague集方法研究》PDF+DOC 采用Vague集来表达目标特征的模糊测量信息，提出了一种基于Vague集的多传感器目标识别方法。定义两Vague值之间的贴近度，建立了Vague集表达的目标识别数据库模型，利用贴近度矩阵客观地确定了各特征的权重，根据综合贴近度给出目标识别算法。实例分析表明方法的有效性。...
5. 《基于主成分分析的多传感器数据融合》PDF+DOC 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题，根据多元统计理论，提出了一种基于主成分分析的融合方法。该方法把各传感器的测量数据作为一总体，定义总体的各主成分，利用测量值与主成分的相关关系，给出了各传感器的综合支持程度和数据融合公式。该方法不需要知道总体的分布和先验概率，避免定义距离矩阵和受......
6. 《多传感器数据的聚类融合方法》PDF+DOC 针对多个传感器对多个特性指标进行测量实验的数据融合问题，从多元统计理论角度提出了一种新的多传感器数据的融合算法.该方法采用欧氏距离定义了距离矩阵，利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序，可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响，提高数据融合结果的客观性.通过试验数据的分析，表明该算法简单，可以避免极端......
7. 《基于信噪比的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 针对多个传感器对某一特性指标进行多次测量实验的数据融合问题，提出了一种基于信噪比的多传感器数据融合方法。该方法首先视各传感器的测量值为模糊集合，利用模糊集合中的最大最小贴近度来度量不同传感器测量值之间的相近程度，其次给出了不同时刻各传感器的一致性测度，然后基于信噪比定义了一致可靠性测度，最后利用一致......
8. 《基于期望值的模糊多传感器信息融合方法》PDF+DOC 通针对目标类型的特征指标值和传感器的测量值均为三角模糊数的多传感器类型识别问题，提出了一种新的融合方法。该方法将三角模糊数决策矩阵元素转换为期望值，通过求解目标类型与未知目标属性偏差最小的优化问题得到属性的权重，根据各目标类型的综合属性期望值给出目标识别结果。较好地避免了属性权重选取的主观性，计算简......
9. 《基于灰度关联的多传感器融合目标识别方法》PDF+DOC 为实现对多传感器目标识别系统中目标的正确分类，提出了基于灰技术理论的多传感器融合的目标识别方法。其中，单传感器识别采用计算待识别目标的灰关联系数和灰关联度，利用灰关联度的排序得到目标在时域上的识别，最后，利用各传感器灰关联度矩阵的范数得到多传感器信息融合的识别结果。计算实例验证了该方法的有效性。...
10. 《基于Vague-Topsis法的多传感器信息融合能效评价研究》PDF+DOC 为了对信息融合过程中多传感器的能效作出评估，首先定义了Vague集的距离，采用Topsis法得到各目标与正负理想目标的距离，然后利用综合能效评价指数确定多传感器的性能优劣，建立了一种基于Vague-Topsis法的多传感器能效评价模型.通过仿真实例分析验证了该模型的合理性、有效性、高分辨性。...