结合数据融合和数据挖掘技术的信息智能处理平台

数据融合技术能利用不同传感数据的冗余信息实现互补以提高信息处理的正确性；数据挖掘技术能从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识，用于建模和优化。本文研究结合数据融合和数据挖掘技术的信息智能处理平台，阐述了其功能和组成，知识表达和建模、知识推理和决策，并介绍了其在目标检测识别和医疗监护等领域的应用。     

基于LS-SVM多分类器融合决策的混合故障诊断算法

故障诊断的关键是特征向量提取和分类器的选择, 提出一种综合运用多特征提取和多分类器组融合决策的故障诊断算法. 多特征提取选择小波包变换、总体平均经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition, EEMD)和改进小波能熵方法, 得到三组不同的故障特征信息; 将这三组特征信息输入由3个最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)组成的分类器组进行初步诊断; 采用自整定权值的决策模板法(Self-adjusting weighted Decision Templates, SWDT)进行多分类器诊断结果的融合决策. 实验证明, 该方法能实现轴承不同故障类型, 尤其是复合故障的可靠识别, 验证了该算法提取轴承故障特征信息的完备性, 以及分类器组融合决策的可靠性.     

基于改进BP网络和信息融合的故障诊断方法研究

针对多传感器检测提供的不同信息,提出了一种基于改进BP神经网络与信息融合技术相结合的故障诊断新方法.该方法采用动量方法和可变学习速率对标准的BP算法进行改进,不仅提高了网络的训练速度,并可以得到全局最优解.同时讨论了基于D-S证据理论的基本概率赋值的分配和决策融合方法,使在故障诊断过程中,决策融合网络可以接收子诊断网络的诊断结论并进行决策融合处理,提供了比任何单个子网络更多的信息.这种新方法不仅速度快、信息利用高,而且大大地提高了诊断的可靠性.     

基于数据仓库与数据挖掘技术的包装信息处理方法研究

针对包装信息的特点,阐述了包装信息数据仓库的建立方法,把各种包装信息内部数据和外部数据进行有效集成,并同时阐述了在包装信息数据仓库下进行包装信息数据挖掘的方法,实现了将包装信息中的数据挖掘技术集成到复杂的包装信息技术应用环境中,为各层次的研究决策、分析人员服务。     

基于MIF的继电保护状态评价及其在设备全寿命周期管理中的应用

为准确评价继电保护设备健康状态,提升继电保护设备管理工作水平,提出一种基于多源信息融合技术的继电保护状态评价方法,该方法充分考虑了继电保护的技术特点;建立继电保护状态评价体系和评价指标,解决了多源信息融合技术在继电保护状态评价中的关键技术问题;建立继电保护状态评价及其在设备全寿命周期管理应用的功能模型和结构模型,确定了继电保护状态评价方法。结合目前继电保护设备全寿命周期管理的现状,有针对性地提出继电保护状态评价结果在设备全寿命周期管理过程中应用的解决思路,并开发完成基于多源信息融合技术的继电保护状态检修系统,应用于多家调度单位,验证了所提方法的正确性和实用性。     

数据仓库与数据挖掘在物流企业中的应用

作为一种深层次的数据分析方法,数据仓库与数据挖掘可将物流企业运营过程中产生的信息数据进行处理,为企业合理定位、精确控制和准确决策提供依据。本文首先介绍了数据仓库与数据挖掘的基本原理和实施步骤,然后结合物流企业的运作,阐述了在物流企业中的具体应用。     

基于SQL Server 2008的数据挖掘系统在违法犯罪人员信息分析上的应用

首先对铁路公安机关情报分析的需求和SQL Server 2008的数据分析服务进行讨论,并着重探讨基于SQL Server 2008的数据挖掘系统在违法犯罪人员信息分析上的应用。经实例证明,该系统实现良好的分析决策功能。     

基于数据挖掘的设备状态监测和故障诊断

从设备状态监测和故障诊断与数据挖掘技术之间的相互关系出发，在全面地介绍数据挖掘的起源、发展和相关产品的基础之上，重点讨论了它在特征提取、状态识别、诊断决策等与设备状态监测和故障诊断相关领域中的应用，指出将数据挖掘应用于设备状态监测和故障诊断领域具有重要的研究价值和实际应用意义。     

信息融合的飞机识别方法

以信息融合的理论为基础，利用从可见光图像序列和8-12μm长波红外图像序列中提取的信息对不同种类飞机进行识别。采用矩特征并结合BP神经网络的方法，分别在特征级和决策级两个不同层次上实现了信息融合。实验结果表明，通过信息融合进行飞机识别的准确率可达到90％以上。     

数据挖掘技术综述

随着现代信息技术高速发展,数据库应用的规模、范围不断扩大,我们可获得的数据量越来越大,数据的种类也日益繁多。面对如此大规模的、并且存在着“噪声”的数据,如何从中提取出隐含其中的有意义的、对决策有用的信息或知识,进一步提高信息利用率,成为“信息时代”急需解决的一个问题。因此,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Data Miniilg）技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘技术的起源,数据挖掘过程及方法,最后分析了数据挖掘技术的发展前景。     

支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱故障诊断时使用单一传感器进行信号获取过程中存在信息不完整的问题,导致故障特征信息及诊断推理方法具有随机性和模糊性。利用多传感器信息融合的二阶张量特征作为输入,构建了一个支持张量机和集成矩阵距离测度(Assembled Matrix Distance Metric,AMDM)的K最近邻分类器(k-nearest neighborhood classifier,KNN)决策融合故障诊断模型。首先,对多传感器信息时频域特征层进行融合,获得二阶张量的特征样本;其次,分别构建基于集成支持张量机、KNN-AMDM的故障诊断模型,并针对两类故障诊断模型的输入,设计了两种基本概率分配赋值的转化方法,通过不断调整参与的传感器数目获得6种不同的故障征兆张量集,进而得到12种不同的初步故障诊断结果;最后,采用D-S证据理论对12个证据体提供的基本概率分配值进行融合决策,得到最终的齿轮箱故障诊断结果。实验对比表明,该方法可提高齿轮故障诊断结果的可信度。     

一种基于制造大数据的产品工艺自适应设计方法

随着数字化与智能化生产方式在制造业中的广泛应用,引导企业重视并发挥制造大数据的价值对革新产品工艺设计具有重要意义。本文旨在面向企业数据与业务深度融合的应用需求,提出一种基于制造大数据挖掘的产品工艺自适应设计应用方法,用于解决企业中制造数据利用率不足等问题。以企业制造数据为起点,提出了"数据+知识+决策"的产品工艺自适应设计模式,总结了该模式的制造数据挖掘与利用流程,涵盖多源异构数据融合、数据清洗与预处理、数据变换与降维、数据挖掘、数据可视化和设计决策6个过程。最后以汽车产品焊接工艺为例,建立焊接工艺参数与焊接缺陷的预测模型,用于改善焊接工艺并提高焊接质量,实现制造大数据驱动的焊接工艺自适应设计。研究表明,制造大数据蕴含丰富的知识与模式,可以指导产品设计决策,支持实现不同制造环境下的产品工艺自适应设计;建议进一步推动大数据与第五代移动通信技术等新兴技术的结合,增加对大数据平台、算法设计平台研发的投入,激发制造大数据与产品工艺设计的更大交融。     

多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估EI北大核心CSCD

工业机器人谐波减速器工况循环往复,仅依靠单一传感器难以刻画其运行状态全貌且会导致健康状态评估结果不确定性高。为此,提出了多传感器信息深度融合的谐波减速器健康状态评估方法。首先对谐波减速器振动信号进行连续小波变换,构造出时频图以描述其运行状态特征;再运用基于小波变换的图像融合方法将多个传感器的时频信息进行融合以全面刻画谐波减速器运行状态。最后利用卷积神经网络对融合后的时频图像进行自动学习获得能准确表征谐波减速器健康状态的深度特征,并通过在卷积神经网络最后添加全连接层实现健康状态评估。通过对不同健康状态以及不同工作节拍下谐波减速器进行健康状态评估试验,证明了所提方法的可行性与有效性,并具有较好的泛化能力和稳健性。     

不同信息融合方法在结构损伤识别上的应用和分析

在工程结构的损伤探测领域,不同的信息融合方法和方式对结构的损伤敏感程度以及计算的复杂程度往往不同,而且适用条件也不同。为了解决以上问题,描述了基于结构损伤识别的功能信息融合模型,并在此基础之上采用了多种融合方法进行了数值仿真和分析。数值仿真结果表明,采用了信息融合技术的结构多损伤位置识别,可以产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决,而且不同的信息融合算法的应用往往取决于研究对象和实际条件的要求。     

灰色关联和D-S证据理论在变速箱齿轮故障诊断中的应用

利用信息融合方法进行故障诊断是当前故障诊断的趋势.本文针对变速箱齿轮的状态特点,提出了利用灰色关联和D-S证据理论进行诊断的方法并用实际数据加以验证.首先对每个振动传感器各个方向上的信息分别用灰色关联分析得到故障分类,将多个传感器各个振动方向的分类的结果利用D-S证据理论融合做出故障决策,计算结果表明融合结果比单一传感器的诊断结果可信度得到提高.     

先进的交通信息系统(ATIS)共用信息平台的构建研究

先进的交通信息系统ATIS是智能交通系统的关键技术之一,本文介绍了先进的交通信息系统ATIS的基本概念,从交通出行者、交通管理部门和交通规划部门三个方面分析了对ATIS的信息需求。分析了ATIS的组成,ATIS组成包括交通信息采集子系统、交通信息传输子系统、交通信息处理子系统和交通信息发布子系统。指出为了解决不同交通信息系统之间存在的接口和数据冗余等问题,必须建立共用信息平台,文章分析了共用信息平台的框架结构。从ATIS交通信息资源的沟通和共享以及多源数据的融合处理方面探讨了共用信息平台建设面临的问题,为我国ATIS共用信息平台的建设提供参考。     

基于信息融合方法的切削颤振状态识别技术

讨论了切削颤振状态识别的信息融合方法．分别给出了基于基本概率分配函数和基于证据区间值的颤振状态识别方法。试验中，在同一个测量区内使用了功率传感器和加速度传感器，利用Dempster—Shafer证据论方法对两种传感器信息进行了分析融合。试验与理论分析表明：经过信息融合得到的基本概率分配函数可以作为一种颤振状态识别参数。如果同时考虑证据区间P1(A)-Bel(A)值进行识别会减小识别的不确定性．提高颤振状态识别的精度。     

基于层次分析法的老年人APP设计研究

目的为了提升老年信息产品的满意度,提出一种合理有效的设计方法。方法先采用文献研究和焦点小组法对老年人APP进行形态图构建,随后通过层次分析法获取老年人在形态决策过程中的偏好,并以此为依据构建最佳偏好原型,最后通过对比不同偏好等级方案的问卷满意度评估结果,验证方法的正确性与有效性。结论融合层次分析和形态分析的老年人信息产品设计方法,不仅可以为设计师提供较为全面的方案组合,而且可以在方案决策阶段帮助设计师客观有效地获得老年人满意的方案原型。     

数据融合和数据挖掘技术在数字电影流动放映信息回传体系中的应用研究

随着数字电影流动放映业务的规模化发展，对放映数据和放映情况的监管需求越来越大。本文介绍了数据融合和数据挖掘技术的理论基础，分析了基于影片解码卡和GPRS／GPS模块两种回传技术的各自特点。从技术原理和实际应用数据的分析出发，提出并设计了一套以数据融合和数据挖掘为核心，以两种回传技术所采集的信息数据为基础，以准确、详尽、可追溯为目标的回传信息综合分析处理应用结构。     

零售业领域中数据挖掘技术的运用探讨

大数据时代催生了各行各业对于数据挖掘技术与自身行业如何结合的思考与研究,对于零售业的管理与决策而言,如何在短时间内较快地从海量数据信息中有效挖掘可用信息,同样是一项亟待解决的问题。本文以此议题背景为研究环境,对我国零售业数据挖掘技术应用的必要性予以阐述,并对现阶段数据挖掘技术在零售业的应用现状予队介绍,从而对零售业中数据挖掘技术的发展方向予以预测。