煤矿带式输送机健康诊断方法

针对基于多传感器信息融合的煤矿带式输送机健康诊断方法运用D-S证据理论在处理冲突证据时失效的问题,提出了一种基于模糊证据理论的带式输送机健康诊断方法。该方法首先利用多种传感器采集带式输送机信息,并根据隶属度函数获取基本概率赋值,从而提取信息特征;然后通过对冲突证据进行修正并应用D-S证据理论的合成规则,实现基于模糊证据理论的信息融合;最后根据决策规则判断带式输送机运行状态。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于Vague集的多传感器信息融合方法

针对模糊信息融合的局限性,提出了一个基于Vague集的多传感器信息融合方法。建立了基于Vague集的多传感器信息融合模型,然后给出了适合信息融合的相应定义,最后给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价及算法实现过程。通过实例研究,验证了该方法的有效性和正确性。     

基于Vague集的多传感器信息融合方法

针对模糊信息融合的局限性，提出了一个基于Vague集的多传感器信息融合方法。建立了基于Vague集的多传感器信息融合模型，然后给出了适合信息融合的相应定义，最后给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价及算法实现过程。通过实例研究，验证了该方法的有效性和正确性。     

一种基于vague集的模糊多目标决策新方法

提出一种新的基于vague集的模糊多目标决策方法。解决在无权重的情况下模糊多目标决策，所得的方法能更好的应用于模糊多目标决策，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性。     

多传感器信息融合的Vague集法

采用Vague集表达传感器的模糊测量信息,提出一种基于Vague集的多传感器信息融合方法,给出基于Vague集的模型描述,定义2个Vague集之间的距离,利用TOPSIS法,根据相对接近度给出信息融合的算法。该方法充分考虑了测量信息的隶属度与非隶属度两方面的不确定信息。仿真实例验证了算法的有效性。     

Vague集在多传感器信息融合中的应用

采用Vague集来表达传感器的模糊测量信息,提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法利用Vague值的记分函数,构造传感器测量值的有序加权平均对,再结合诱导有序加权平均算子确定传感器的权重,根据综合记分函数给出了信息融合方法。仿真实例验证了方法的有效性和具有较高的可信度。     

基于DSm理论的弹道导弹目标识别方法

如何利用多传感器信息进行弹道导弹目标识别一直以来是反导预警系统需要解决的难点问题之一.论文从弹道导弹目标特性分析人手,提出了一种基于DSm理论的弹道导弹目标识别方法,该方法可以解决多传感器提供的关于弹道导弹特征的模糊的、相互矛盾的等信息的融合识别问题.通过仿真分析,验证了该方法的有效性.     

模糊数据融合算法在煤矿安全系统中的应用

采用多传感器对煤矿井内的温度和通风量进行监测,基于模糊系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合检测方法,将多个传感器所获取的信息模糊化,经过融合中心的合成运算和决策规则,获取矿井温度和通风量状态的精确估计。     

基于模糊偏序关系评估决策的智能信息融合

针对信息融合系统应综合考虑获取信息所要求的资源、计算复杂度和时间所需要的最小成本的问题,提出了基于模糊偏序关系评估决策的智能信息融合系统,利用模糊偏序关系的排序方法,来对传感器进行评估决策和智能选择,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明了该方法的有效性。     

多传感器目标识别的理想点法

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于理想点的多传感器信息融合方法.该方法根据多目标决策理论,采用TOPSIS法定义理想解,利用相对接近度给出目标识别规则.计算简单,易于计算机上实现.工件识别实例验证了算法的有效性.     

多传感器模糊信息融合在煤矿安全中的应用

我国在矿井安全监测系统中,常采用单只传感器来实现对井下工作环境安全性的监测。为了克服单只传感器无法准确判断是否有危险发生,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊信息融合的监测方法,将监测设备的多只传感器所获得的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。该方法充分利用了传感器提供的多种信息,提高了系统的识别率。实验结果表明:多传感器信息融合的识别准确率高于单传感器。因而,多传感器模糊信息融合是一种有潜力的新方法。     

模糊数据融合算法在设备状态监测中的应用

在对设备进行状态监测时,常采用传感器固定阈值检测法实现对设备的故障监测。为了克服该种方法所引起的信息损失问题,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合监测方法,将监测设备的多个传感器所获取的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。实验表明:该方法优于传统的设备故障监测方法。     

多传感器目标识别的Vague集方法研究

采用Vague集来表达目标特征的模糊测量信息,提出了一种基于Vague集的多传感器目标识别方法。定义两Vague值之间的贴近度,建立了Vague集表达的目标识别数据库模型,利用贴近度矩阵客观地确定了各特征的权重,根据综合贴近度给出目标识别算法。实例分析表明方法的有效性。     

模糊集理论在多传感器信息融合中的应用

在多传感器信息融合系统中,融合系统处理的信息本质具有模糊性,而模糊集理论具有处理模糊问题和模糊推理的优势,因此,模糊集理论已被广泛应用在多传感器信息融合领域。描述的信息融合方法中,通过引入隶属函数的概念,对传感器的测量值进行模糊化处理;利用模糊综合评判原理把传感器的信息融合问题转化为模糊综合评判过程。通过仿真实验验证,这种信息融合方法计算量小、信息融合精度高。     

An enhanced method and its application for fuzzy multi-criteria decision making based on vague sets

Ye [Ye Jun. Improved method of multicriteria fuzzy decision making based on vague sets. Computer-Aid Design 2007;39:164–9] presented an improved method to handle multi-criteria fuzzy decision-making problems based on vague set theory. He/She provided some functions to measure the degree of suitability of each alternative with respect to a set of criteria presented by vague values. However, in some cases, these functions do not give sufficient information about alternatives. Therefore, in this paper, an enhanced method is provided to measure the accuracy membership of each alternative so as to give additional information for the decision maker. In addition, to making computing and ranking results easier and to increase the recruiting productivity, a computer-based decision-support system is also developed, which may help to make a decision more efficiently.     

基于Vague集的多准则模糊决策方法

基于Vague集的模糊决策方法的提出，为决策系统提供了一个有用的工具．对模糊条件下的多准则决策问题，指出了采用Vague集进行多准则模糊决策的现有计分函数的不足，根据Vague集的性质提出了二种新的方案选择方法：记分函数法和加权记分函数法。对已有的Vgue集记分函数法进行了分析与联系，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性．     

基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术及应用

将模糊规则与神经网络相结合，实现了一种新的推理方法，并在此基础上建立融合模型，讨论了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术及其在污水分析中的应用。     

Selecting the advanced manufacturing technology using fuzzy multiple attributes group decision making with multiple fuzzy information

Selection of advanced manufacturing technology in manufacturing system management is very important to determining manufacturing system competitiveness. This research develops a fuzzy multiple attribute decision-making applied in the group decision-making to improving advanced manufacturing technology selection process. Since numerous attributes have been considered in evaluating the manufacturing technology suitability, most information available in this stage is subjective, imprecise and vague, fuzzy sets theory provides a mathematical framework for modeling imprecision and vagueness. In the proposed approach, a new fusion method of fuzzy information is developed to managing information assessed in different linguistic scales (multi-granularity linguistic term sets) and numerical scales. The flexible manufacturing system adopted in the Taiwanese bicycle industry is employed in this study to demonstrate the computational process of the proposed method. Finally, sensitivity analysis can be performed to examine that the solution robustness.