《基于数学规划的多传感器目标识别方法》PDF+DOC

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2. 《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。...
3. 《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。...
4. 《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。...
5. 《基于熵权的多传感器目标识别方法》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多目标识别问题，提出了一种基于熵权的多传感器信息融合方法。该方法根据熵论的基本原理定义熵权，通过引入优异度、次异度的概念，采用相对接近度来评判距离的大小，从而给出目标识别规则。该方法利用熵权避免了特征指标权重选取的主观性，提高了目标识别结果的客观性和准确性。工件识别实例验证了算......
6. 《基于双基点法的多传感器数据融合》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多传感器目标识别问题，提出一种基于双基点法的信息融合方法.该方法根据指标隶属度矩阵将多传感器目标识别问题转化为多目标决策问题.通过定义熵权和相对接近度，改进了传统的双基点法，从而给出目标识别算法.该方法利用熵权较好地避免了目标识别受主观因素的影响，特别适用于具有多个特征属性的多......
7. 《多传感器目标识别的理想点法》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多目标识别问题，提出了一种基于理想点的多传感器信息融合方法。该方法根据多目标决策理论，采用TOPSIS法定义理想解，利用相对接近度给出目标识别规则。计算简单，易于计算机上实现。工件识别实例验证了算法的有效性。...
8. 《多传感器目标识别的灰色关联TOPSIS法》PDF+DOC 针对多特征指标多传感器目标识别问题，提出了一种基于灰关联TOPSIS融合方法。利用置信距离作为新的属性评价值，通过求解各属性的置信距离的偏差平方和最大化的优化问题，求得属性的权重，利用灰关联度定义相对TOPSIS中的相对贴近度，进而给出目标识别方法。仿真实例验证了方法的有效性和实用性。...
9. 《多传感器异步数据融合模型分析》PDF+DOC 多传感器异步融合比同步数据融合更为符合实际，不同情形下异步融合模型可以有所不同。在模型噪声和观测噪声互不相关的假设下，建立多个异步数据融合模型并对多个融合模型进行描述，综合分析和比较模型的优缺点；仿真实例说明了各个模型的有效性以及适合应用的环境。...
10. 《Fisher理论和主成分相结合的多传感器信息融合方法》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Fisher判别和主成分相结合的信息融合方法。该方法利用主成分分析法融合判别函数的个数，减少识别工作量，基于Fisher判别理论进行目标的识别。该方法特别适用于多个目标的识别，计算简单，易于计算机上实现。应用实例验证了算法的有效性。...