D-S证据理论在火灾探测中的应用

将多传感器信息融合技术引用到火灾探测领域，介绍了基于D-S证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合（时空信息融合）的方法，并将该方法应用于多个火灾探测器的信息融合。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

神经网络在多传感器信息集成与融合中的应用

多传感器信息集成与融合在处理信息中呈现出较好的实用性和优越性。介绍了有关多传感器信息集成与融合方面的基本知识，分析了传统的信息融合与运用神经网络实现多传感器信息融合的差异、实质，并给出了神经网络实现多传感器信息集成与融合的步骤。通过自动化程度很高的智能机器人对外界信息的集成与融合，用实验证明了神经网络比传统方法更能准确、可靠地描述传感器所获得的信息。     

多传感器信息融合的列车定位方法研究

提出了多传感器信息融合的列车定位方法.介绍了多传感器信息融合结构及联邦卡尔曼滤波算法模型.对INS/GPS/DVS组合导航进行了Matlab仿真,结果表明,多传感器信息融合的列车定位方法能提高列车的定位精度和可靠度,更适合于城市轨道交通中的列车定位.     

基于神经网络的信息融合故障诊断技术

利用神经网络技术建立信息融合中心 ,对多传感器数据进行融合处理 ,通过多源互补信息减小故障诊断系统的不确定性。文中讨论了神经网络多传感器信息融合方法中数据预处理与特征提取、特征向量维数压缩与关联、归一化处理方法等 ,同时 ,对神经网络的构造以及学习训练等内容 ,也作了较为详细的讨论。通过对柴油机振动监测数据、燃油压力波动信息、以及两者融合信息的故障诊断性能的比较 ,表明神经网络多传感器信息融合方法用于复杂机械的故障诊断是可行和有效的     

多传感器信息融合及其在加工过程中的应用现状

为了提高机床的智能化水平,需使用多种类或多布点的传感器,如何合理使用多传感器来提高机床的智能化水平是关键问题,目前多传感器信息融合理论及技术是解决此问题的有效途径.对多传感器的信息融合原理和融合方法及其在加工过程中的典型应用情况进行了总结,明确智能信息融合技术在加工过程的监测与控制方面的应用具有广阔的前景.     

基于神经网络信息融合的智能机器人

分析了机器人传感器、信息融合、多传感器信息融合技术,探讨了基于神经网络的机器人多传感器信息融合。对改进机器人的智能化和自动化有一定的参考价值。     

多传感器集成与信息融合及其应用研究

本文介绍了近年来十分活跃的研究领域——多传感器集成与信息融合的有关理论,给出了多传感器集成与信息融合的过程和方法.最后介绍了仿真实验样机.     

模糊信息融合在电路故障诊断中的应用研究

多传感器信息融合技术已成为一个十分活跃的研究领域,它应用的范围越来越广。该文给出了模糊信息融合实现电路故障诊断的方法,通过检测电路工作时电子元件的温度和关键点电压两方面的数据信息,结合模糊信息处理技术,对这两方面的数据信息进行融合,从而确定故障元件,并说明多传感器信息融合方法在电路故障诊断中的优越性。     

基于信息融合的异步电动机故障诊断方法

针对交流异步电动机故障诊断，扩展了多传感器信息融合技术的理论，分析了异步电动机建模环境的不确定性导致这些诊断结果混叠甚至误诊的原因，提出了针对异步电动机采用新型的测试传感器和多传感器信息融合进行故障诊断的实现方法框架。     

基于神经网络的多传感器信息融合技术

介绍了多传感器信息融合的一般技术,分析了基于神经网络的多传感信息融合技术的组成和特点,探讨了机械加工过程多传感器信息融合的神经网络模型,指出了信息融合技术的一个新方法－小波神经网络。     

基于同源数据融合技术的机械故障诊断方法

机械设备故障诊断技术是一项跨学科的新技术。本文将数据融合思想引入到故障诊断领域，并将神经网络技术和数据融合技术综合使用，通过信号采集、特征提取和识别决策几个过程，研究了基于同源数据融合技术机械故障诊断方法，并在实验中验证了些种方法的有效性。     

设备故障诊断中的信息融合技术

简要综述了数据集成与信息融合的一般过程及融合结构。针对故障诊断过程，在数据融合与规则融合基础上，提出了灰色融合和模糊融合两种信息融合方法，并给出了并行决策融合模型。     

超前钻探地质预报的多参量融合系统开发

介绍了一种超前钻探地质预报的多参量融合系统。超前地质预报的多参量信息融合模型的建立分别在数据物理层、通信控制层和决策应用层3个融合层次上进行，通过对4路传感器信号进行融合，建立了基于最小二乘法的参数与岩性间的定量分析方法，并给出了现场实测结果及判断。     

改进的D—S数据融合方法在车辆目标识别中的应用研究

为了解决车辆目标识别的数据融合问题,本文引入了Dempsgter-Shafer证据理论方法作为数据融合方法,并提出了时空数据融合的思想,把D－S方法与时空数据融合的思想相结合,得到了时间域、空间域和时空域D－S数据融合的方法,并用于目标识别中,通过实验得以经过融合后的识别结果比单传感器的识别结果要好,证明了上述方法的有效性。     

基于乏信息融合技术的机床加工误差的调整方法

基于融合隶属函数法、最大隶属度法、滚动均值法、算术平均值法和自助法,提出一种乏信息融合技术,以实现机床加工误差的调整。首先运用乏信息融合技术融合机床试加工时输出的小样本数据,获取机床试加工时工件的估计真值,以调整机床的加工误差,使工件满足质量要求;然后获取机床调整后输出的小样本可靠数据,运用模糊集合理论,在给定的置信水平下,预测可靠数据的估计区间。仿真和试验结果表明：运用乏信息融合技术,可实现对机床加工误差的调整。调整后的机床是可靠的,验证了运用乏信息融合技术调整机床的可行性。     

基于OWA算子的加权属性信息融合

为了解决多传感器信息融合中不同等重要信息源的数据融合问题，在OWA算子基本概念的基础上，引入基于该算子的加权属性信息融合算法。依据属性权对各属性值进行转化，使之可以用传统的OWA算子进行合成。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中，使各传感器信息源的相对可靠性信息也融入到最后的判决结果中，解决了传统OWA算子只能用于等级相同传感器目标识别的难题。识别实例表明了该方法的有效性和实用性。     

STUDY ON THE COAL-ROCK INTERFACE RECOGNITION METHOD BASED ON MULTI-SENSOR DATA FUSION TECHNIQUE

The coal-rock interface recognition method based on multi-sensor data fusion technique is put forward because of the localization of single type sensor recognition method. The measuring theory based on multi-sensor data fusion technique is analyzed, and hereby the test platform of recognition system is manufactured. The advantage of data fusion with the fuzzy neural network (FNN) technique has been probed. The two-level FNN is constructed and data fusion is carried out. The experiments show that in various conditions the method can always acquire a much higher recognition rate than normal ones.     

采用粗糙集数据融合的车轮踏面擦伤预示诊断

介绍了一种将粗糙集理论与小波分析相结合对车轮踏面擦伤进行融合预示诊断的方法。在分析踏面擦伤危害和多传感器数据融合特点的基础上，将粗糙集理论和小波分析引入多传感器数据融合。该方法采用小波分析对多传感器信号进行多特征提取识别，然后利用粗糙集选择特征，建立诊断规则，从而实现对车轮踏面擦伤的融合预示诊断。     

压力信号干扰抑制的质量流量数据融合研究

质量流量测量精度受压力的影响,且随着压力的增大其测量精度变差。采用多个质量流量传感器进行多处测量,对质量流量测量数据进行自适应加权融合。在此基础上,为了消除压力对流量测量值的影响,采用BP神经网络进行压力干扰抑制的质量流量数据融合研究。研究结果表明,BP神经网络质量流量融合值的精度较自适应加权融合值的精度大大提高,且附加动量法获得的BP网络融合精度最高,自适应学习速率调整法次之,梯度下降法最差。     

基于多传感器数据融合的机器人腕力测量

提出根据手爪上的多个指力传感器的输出变化，通过数据融合方法得到腕力的数值。研制了标定腕力与手爪上指力之间关系的实验台，进行了标定实验。采用径向基函数神经元网络对实验数据进行训练，得到融合网络的权值。融合结果与实测结果相当吻合。