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1.
多传感器数据融合的稳健处理方法   总被引:27,自引:0,他引:27  
对多传感器测定数据的综合处理,是一个关系到如何正确应用所得信息的实际问题。本文利用数理统计的方法理论和矩阵特征向量的稳定理论,将各传感器的可靠性程度模糊化,进而给出众多传感器测得数据的综合结果,从方法的理论基础和对实例的模拟运用来看,本方法克服了以往方法中对可靠性程序划分的主观影响,并提高了信息的利用程度,所得结论更加客观,且具有较好的稳定性,是一种较为实用的方法。  相似文献
2.
基于模糊数学与统计理论集成的多传感器数据融合方法   总被引:15,自引:2,他引:13  
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.  相似文献
3.
多传感器数据融合技术及其应用   总被引:12,自引:1,他引:11  
多传感器数据融合技术是一门新兴前沿技术。近年来,多传感器数据融合技术已受到广泛关注,它的理论和方法已被应用到许多研究领域。主要论述了多传感器数据融合的基本概念、工作原理、数据融合特点与结构、数据融合方法及其应用领域,并总结了当前数据融合研究中存在的主要问题及其发展趋势。  相似文献
4.
数据融合与智能传感系统   总被引:11,自引:1,他引:10  
介绍多传感器融合的概念和基本方法及其在智能传感系统中的应用。文中还给出几个数据融合在智能传感系统中的应用实例。  相似文献
5.
多传感器数据融合技术研究进展   总被引:10,自引:1,他引:9  
多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向.由于单一的数据融合算法具有一定的局限性,将2种或2种以上的数据融合算法进行优势集成已逐渐成为数据融合领域的研究热点.介绍了数据级、特征级和决策级融合3种数据融合方式的主要特点、方法及应用,归纳了常用的数据融合方法,并重点阐述了几种多传感器数据融合集成算法的研究进展,简单介绍了多传感器数据融合技术的应用.  相似文献
6.
数据融合方法在单传感器系统中的应用   总被引:9,自引:1,他引:8  
为了提高数据处理的精度,提出了一种适用于单传感器系统的数据融合方法。该方法先将来自单传感器的n个样本观测值细分成k组,并把各细分组所对应的样本均值假想为来自k个不同传感器的样本观测值,借助于极大似然函数估计法导出数据融合公式。基于该融合公式,证明了在单传感器系统中,当样本观测值一定时,分组数据融合的估计效果优于单组算术平均的估计效果;若再细分原有的分组,则细分后的融合估计效果优于细分前的融合估计效果。实例的数据分析验证了结论的正确性。  相似文献
7.
多传感器数据融合技术在故障诊断中的应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
利用多传感器数据融合的方法进行故障诊断,建立融合故障诊断系统.将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块.数据级融合模块主要对多传感器的测量信号进行处理,提取出故障诊断的特征信息.特征级融合模块采用3个结构相同的并行神经网络,一是进行局部诊断;二是获得决策级D-S证据理论的基本概率赋值.决策级采用D-S证据理论的方法对特征级局部诊断的结果加以融合,得到最终的诊断结果.利用此系统在汽轮机转子试验台架上进行了故障诊断,得到了令人满意的结果.  相似文献
8.
基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
黄金  程咏梅  皮燕妮  潘泉 《计算机仿真》2005,22(11):184-187
提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理.首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用Dempster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真.仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%.  相似文献
9.
基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合   总被引:8,自引:2,他引:6  
针对压力传感器在实际应用中受非目标参量(温度)的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关,提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理,以消除非目标参量对压力传感器输出的影响。研究结果表明,利用神经网络实现传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的。  相似文献
10.
一种基于不确定分析的多传感器信息动态融合方法   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
提出了一种基于不确定分析的多传感器动态分布融合方法.首先引入贴近度的概念对 传感器进行动态聚类,接着基于兼容测度实现了组内传感器信息的最优Bayesian估计融合;最 后给出了一种基于一致测度的多传感器信息动态融合的方法.通过实验对比分析,证实了此方 法具有较好的实效性和鲁棒性.  相似文献
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