作者:杨晓燕 单位:闽江学院 出版:《闽江学院学报》2011年第05期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFFSXB2011050170 DOC编号:DOCFSXB2011050179 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2020年第04期 杨军佳,叶晨亮,冯少华,钱冰 《多传感器数据自适应加权融合估计算法的研究》PDF+DOC1998年第01期 翟翌立,戴逸松 《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC2008年第02期 李媛媛,张立峰 《同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究》PDF+DOC2006年第04期 李战明,陈若珠,张保梅 《基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2014年第20期 陈咨余,张新伟,叶凌云 《一种多传感器数据时空融合估计算法》PDF+DOC2005年第12期 郭利,马彦恒,张锡恩 《一种多传感器数据自适应空间分级融合算法》PDF+DOC2010年第10期 贾俊,李学仁,卢虎,杨瑞坤 《非平稳随机序列的自适应加权融合算法》PDF+DOC2009年第12期 陈政,张胜修,曹立佳,刘英,吴蕾 《数据融合技术在消防车检测系统中的研究》PDF+DOC2008年第02期 王冠凌,凌有铸,于世海,陈曦 《基于多传感器的温湿度检测系统》PDF+DOC2006年第11期 李群林
  • 加权融合算法是多传感器数据融合中的常用方法,但加权因子的确定非常困难并直接影响算法的性能.文章提出利用改进的粒子群优化算法对各个传感器的加权因子进行自适应优化,引入种群进化度、聚合度来反映种群的多样性,当种群多样性低于阈值时执行变异操作,并交替使用基于聚合度、进化度的自适应惯性权重函数,从而避免算法陷入局部最优解.通过UCI数据集测例表明本文算法是一种较有效的多传感器数据融合方法,相对其它算法具有较高的融合精度。

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