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分析了多传感器融合的必要性, 提出了基于Rough 集构造模糊神经网络的方法, 并应用于多传感器的智能状态监测系统。关键词: Rough 集; 传感器; 信息融合; 模糊神经网络Abs
考虑了对未知参数θ的多传感器分布式区间估计融合问题. 建立了一种最优区间估计融合模型———凸线性组合融合,并给出搜索最优权系数的Gauss2Seidel 迭代算法,另外,给出了一种近似的区间估计融合,
基于鲁棒控制理论,在视觉信息与机械运动信息的有机融合方面采用了多信息分布检测控制的信息融合方法;在理论上证明了各传感器的决策值经过与或逻辑表决融合后,可以使系统的误警概率减小,检测概率增大,并通过实验
介绍了夜视图像彩色融合的假彩色法、TNO 法与MIT 法,重点分析了MIT 法的发展过程。假彩色融合法计算量很小,容易实现实时处理,但缺点是色彩不太自然;MIT 法用前馈型中心2周边分离神经网络模拟生
将两个传感器的信息融合，通过多源信息的综合、分析和推理，得出了了叶片振动频率信息，提高了传感器系统的有效性，克服单个传感器只能测得叶片振幅值信息的局限性。 关键字 &n
本文提出了一种多传感器单目标空间位置融合处理算法, 利用该算法可以获取飞行目标的最佳运动轨迹1 经模拟计算, 表明该算法是对飞行目标测量数据进行融合处理的一种较为理想的方法1关键词 多
传统的经典动力学研究对象是一种被动结构, 在被动结构中引入控制器件或机敏元件后, 被动结构变成主动结构。但在原结构上附加的传感器和作动器, 使得结构过于庞大和复杂; 同时, 主动结构为非自伴随结构,
文章讨论了多频段多传感器探测系统中数据融合处理算法及其实现方法。研究结果表明：通过对雷达、电视、激光、红外探测器的测量数据进行融合处理，可大大提高目标运动参数预测数据的精度，为伺服系统提供更准确的控制