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rsds5
- 在D-S证据理论的基础上,结合模糊集合论,给出了电子电路故障定位的多传感器数据融合方法.
Sensor_Information_Fusion_and_Its_Application_in_R
- 传感器信息融合及其在机器人中的应用 摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的 更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器 人避障实验验证了所提方法的有效性。 关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
DATAFUSION
- 借用模糊控制策略 ,与改进的BP 神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度 ,控制策略制定准确、 可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。-Data fusion
D-S-matlab
- 融合多个传感器多个周期的数据，最终做出决策 matlab实现DS信息融合-Integration of multiple sensors multiple cycles of data,and make the final decision at last
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- 针对无线传感器网络中,节点受噪声影响导致测量精度下降的问题,提出一种基于滑动窗口内正态记分 检验的同质感知数据融合方法.在节点内设置滑动窗口,存储一个周期内的测量值样本数据,并对样本数据进行双样 本正态记分检验,-Due to the declining accuracy caused by noise in wireless sensor networks, a data fusion method called normal score test, based on slidi
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- 利用格罗贝斯统计理论剔除系统误差数据。对余下的有效数据，利用模糊理论计算其与估计值之间的模糊 贴近度，并以此确定每个传感器的重要性权重，最后提出数据融合公式实现多传感器的数据融合。应用实例验证 了该方法的有效性。-Grubbs statistical theory eliminate the use of the system error data. The remaining valid data, the use of fuzzy theory to calculate its fu