作者:刘凯,郭勇义,吴世跃 单位:中煤科工集团常州研究院有限公司 出版:《工矿自动化》2014年第06期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMKZD2014060130 DOC编号:DOCMKZD2014060139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于模糊证据理论算法在火灾检测中的应用》PDF+DOC2017年第05期 段锁林,杨可,毛丹,任珏朋 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC2003年第05期 孙慧影,张彦军,崔平远 《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC2001年第03期 刘怀国,吴陈,张冰 《基于数据融合的高压断路器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第10期 苗红霞,王宏华 《基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别》PDF+DOC 冯立杰,樊瑶 《基于D-S证据理论的管道多传感器数据融合》PDF+DOC2014年第03期 杨启明,张力明 《基于D-S证据理论数据融合在智能家居中的应用》PDF+DOC2017年第02期 邓奎彪,赵娟,韦小波,覃日娜,赵启飞 《基于D-S证据理论的多传感器气体泄漏源判定》PDF+DOC2016年第12期 朱菲菲,孙启湲,贾云伟,燕磊 《证据理论在旋转机械故障诊断中应用》PDF+DOC2007年第02期 刘永安,白文宝,徐保国 《基于多传感器数据融合的液压泵故障诊断研究》PDF+DOC2006年第08期 李振中,孙玉清,陈海泉,杨海军,张勇,孙中华
  • 为提高多传感器检测系统预警的精度,降低多传感器监测过程中出现的状态不明或状态误判的发生率,提出了一种多传感器分层数据融合模型。该模型在数据层运用层次分析法确定隶属度和相应权数,在特征层运用模糊评价法进行数据融合,在决策层运用D-S证据理论进行数据融合,可根据对应输入融合数据类型的不同运用合适的算法进行计算处理。试验结果表明,与初始数据比较,该模型能够将目标的安全、轻微、危险3种状态的隶属度分别提高8.3%,6%,29.2%,验证了该模型的有效性。

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