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1.
回归分析的数据融合方法   总被引:20,自引:7,他引:13  
傅惠民 《机械强度》2004,26(2):159-163
提出一种回归分析的数据融合方法,该方法能对各种不同仪器、不同量纲的回归曲线和测量数据进行融合,并给出被测量的点估计和置信区间估计。在压力容器无损检测和建筑质量无损评定中的应用表明,该方法能成功消除工程测量中无法通过仪器校准的系统误差,减小偶然误差,具有信息量大、精度高的特点。  相似文献
2.
小波——人工神经网络信息融合故障诊断方法   总被引:19,自引:2,他引:17  
基于小波变换的时频域局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性,将小波变换和人工神经网络的优点结合起来,用加权法实现信息的初级融合,用小波变换实现特征提取,再用人工神经网络实现信息的二级融合,介绍物构造方法和信息处理的步骤。  相似文献
3.
基于多传感器融合信息的故障诊断   总被引:18,自引:1,他引:17  
研究了多传感器信息融合技术应用于复杂设备系统状态监测和故障诊断的方法。简述了多传感器信息决策层融合及Dempster-Shafer证据理论的基本内涵,研究了基于Dempster-Shafer证据理论的决策层信息融合进行状态监测和故障诊断的算法,利用这一方法对柴油机的工作过程多种故障进行了诊断识别应用,其分析结果表明,该方法可有效地提高柴油机故障诊断的准确性和可靠性。  相似文献
4.
基于多传感器数据融合的粮食仓库温度监测系统   总被引:17,自引:1,他引:16  
项新建 《仪器仪表学报》2003,24(5):525-527,535
在粮食仓储管理中,温度监测是保证粮食品质的主要因素。提出了一种基于多传感器数据融合的粮库温度监测系统,给出了数据融合算法。实际应用表明,系统测温准确、可靠。  相似文献
5.
应用模糊信息融合实现目标物体的分类   总被引:14,自引:0,他引:14  
本文在模糊集理论的基础上给出了利用模糊理论进行多传感器信息融合的一般化方法,并以一个实例,即,在我所自行研制的多感觉智能机器人上,利用其力觉和热觉传感器得到的信息,将两者融合,对机器人的抓取物分类。文章最后比较了融合前后的实验结果。  相似文献
6.
神经网络和证据理论融合的故障诊断方法研究   总被引:13,自引:0,他引:13  
针对传统故障诊断方法存在的诊断准确率不高的问题,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机结合,使两者优势互补,提出了神经网络和证据理论融合的故障诊断方法。通过简化网络结构提高了局部诊断网络的诊断能力,并使证据理论的基本可信度分配不再完全依赖专家进行的主观化赋值,从而实现了赋值的客观化。充分利用各种故障的冗余和互补信息,显著提高了故障诊断的准确率。在材料试验机伺服系统的液压泵上进行了模拟故障诊断试验,验证了该方法的有效性。  相似文献
7.
基于BP网络的压力传感器信息融合   总被引:12,自引:2,他引:10  
压力传感器输出特性容易受环境温度、电压扰动等各种非目标参量的影响,从而大大降低了其性能。BP算法是一种最速下降的静态寻优算法,而对其改进的算法LMBP算法克服了标准BP算法的固有缺点,不但学习速度快,而且精度高。利用LMBP算法对压力传感器的输出进行融合,有效地消除了非目标参量特别是温度对压力传感器输出的影响,最后利用MATLAB软件对样本数据进行训练和仿真,通过对融合结果分析可知:BP网络的LMBP算法不仅提高了压力传感器的精度,而且提高了压力传感器的稳定性和可靠性。  相似文献
8.
逆回归分析和数据融合方法   总被引:9,自引:7,他引:2  
傅惠民 《机械强度》2002,24(4):518-523
工程上常常需要根据随机变量(因变量)估计自变量及其可能的取值范围,如在测量问题中,由测量值估计被测量。而回归分析是由自变量估计随机变量均值及其预测区间的方法,所以不能解决这一问题。文中提出一种新的逆回归分析方法和相应的数据融合技术,分析给出同方差(方差不随自变量变化)和异方差(方差随自变量变化)情况下自变量的点估计、区间估计和误差估计,建立相同条件下重复测量数据和多种条件(不同仪器、人员、环境条件等)下测量数据的融合技术。应用表明,逆回归分析方法能够消除工程测量中无法通过仪器校准的系统误差,数据融合技术可以减小其偶然误差,从而大大提高测量精度。文中给出一个应用实例。  相似文献
9.
智能仪表中的一种数据融合方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
智能仪表中,由于工业过程的各种干扰,严重地影响了测量精度,提出一种基于普遍采用的单传感器系统数据融合方法,通过对传感器测量数据的分批估计得到误差和主差均较小的融合结果,并以实验表明这种方法优于目前广泛应用的算术平均值方法。  相似文献
10.
GPS/INS组合导航系统的研究   总被引:8,自引:1,他引:7  
讨论了飞机惯性导航系统(INS)与全球卫星导航系统(GPS)的利与弊以及卡尔曼滤波方法在组合定位中的应用情况,进一步提出了基于神经网络数据融合方法的GPS/INS组合导航系统.系统神经网络结构采用单隐层的三层神经网络,输入输出神经元数目是4个,基于256个训练样本由经验公式求得隐层神经元数目为8个,同时还建立了惯导系统的数学模型和数据融合的数学模型.给出了利用MATLAB编制的神经网络训练程序并对这一神经网络进行了训练和仿真.实验表明,组合导航系统经度误差可达9m,纬度误差可达8m,与单独GPS定位和INS定位相比精度得到了提高.  相似文献
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