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一种基于证据理论的数据融合算法
数据融合 证据理论 基本信任分配 证据组合
2014/2/28
针对传感器测量值存在系统误差的情况，基于证据理论的思想，提出一种新的数据融合算法。该算法首先将所有测量值根据其与真值的偏差进行分组，并分配不同的基本信任；然后将其构成的集合视为辨识框架，进而将各个测量值转换为相应的证据并进行证据组合，所得合成证据的Mass函数即为各个测量值的权值分配函数；最后对所得分组融合测量值进行加权求和，即得融合结果。仿真结果验证了该算法的有效性。
基于Type-2 FNN数据融合的双进双出磨煤机料位检测
二型模糊系统 神经网络 双进双出磨煤机
2014/9/25
针对双进双出磨煤机料位准确检测的难题, 提出一种基于二型模糊神经网络(Type-2 FNN) 数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法. 首先将多传感器采集的变量参数数据按照二型模糊规则进行模糊化处理; 然后构造神经网络进行数据融合, 所得融合结果即为检测的料位值. 该方法具有较好的自组织、自学习、并行分别处理能力, 保证了检测结果具有较高的准确性. 仿真实验表明, 该方法可有效弥补单一测量方法的不足...
基于数据融合的传感器网络寿命最优路由策略
数据融合 路由算法 网络寿命
2014/9/24
引入数据融合率来定义传感器网络中节点的融合能力, 并提出一种基于数据融合技术的分布式最优路由算法, 最大化网络的寿命. 将路由决策过程描述为线性规划问题, 采用子梯度算法求取最优解, 得到了分布式的优化算法. 仿真结果表明, 该算法可有效减少数据通信量, 均衡各个节点的能量消耗, 延长网络寿命.