《基于D-S证据理论的数据融合井下监测方法分析》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于多传感器数据处理的油井监测分析方法改进》PDF+DOC 基于D-S证据理论以及对原始数据分析的基础上，把各种参数通过数据融合模块对井下环境安全性进行评估。改善以往井下单传感器监测系统不确定性较高的缺陷。同时，根据各参数间的相关性获得更多的井下环境信息，有效地提高了数据采集的全面性、可靠性、井下监测系统的准确性。...
2. 《D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC 多传感器数据的属性融合有很多算法，本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。阐述了 D-S 证据理论的数学性质，给出了可信度公理及 D-S 综合规则，并进行了计算机仿真实验。...
3. 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC 对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ，并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ，多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ，较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法...
4. 《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC 详细介绍了Dempster Shafer证据理论 ，介绍了它在多传感器融合 (MSF)中的应用 ，并举了一个具体的例子 ，实验结果验证了其有效性...
5. 《基于多传感器数据融合的液压泵故障诊断研究》PDF+DOC 将D-S证据理论应用于多传感器数据融合，提出了多传感器数据融合一般化方法，并将其应用于液压泵故障诊断。通过数据融合诊断结果与单传感器诊断结果的比较，证明多传感器数据融合能明显提高故障诊断的准确率。...
6. 《基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别》PDF+DOC 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于D-S证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上，运用D-S证据理论对......
7. 《基于D-S证据理论的管道多传感器数据融合》PDF+DOC 为了保证管道检测的准确度与可信度，通常需要采用多种检测技术即多传感器对同一部位进行检测，但检测的数据量大繁冗，需要进行融合与处理。利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论，建立了应用于管道多传感器数据融合的流程模型，阐明了数据的融合流程。算例中根据各个不同传感器对不同缺陷的检测置信度，利......
8. 《高阶神经网络与D-S方法在数据融合中的应用》PDF+DOC 讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Dempster Shafer证据理论的基本原理 ，利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式 ，进行命题的空间和时间融合 ，以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶BP神经网络中 ，通过目标向量样本的训练 ，输出相应的目标类......
9. 《基于D-S证据理论的多传感器数据融合监控系统》PDF+DOC 基于传感器采集的医疗数据不能全面准确的反映病人身体状况的情况，本系统采用多路传感器采集脉搏、心音、呼吸音信号进行特征提取，通过D-S证据理论的融合做出诊断；当诊断为危险或异常时，会通过蜂鸣器报警模块发出报警声音，提醒用户采取措施，并通过Linux下应用程序调用Qdbm数据库，在Qt图形界面下并发显示......
10. 《D-S证据理论及其改进算法研究》PDF+DOC 在多传感器数据融合中，D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有效的方法。但是，当证据严重冲突或完全冲突时，利用D-S证据理论法计算容易给出错误的结果。改进的证据理论法虽然解决了上述问题，但通过分析数据试验发现改进方法在处理一般的证据时效果不理想。文章将经典证据理论和改进方法相结合，发挥两种方法的优......