基于数据融合的贝叶斯人脸识别方法

分析了反对称双正交小波分解细节系数在光照条件变化下的稳定性，提出了一种基于数据融合的贝叶斯人脸识别方法，利用AR人脸图像库进行了对比实验，实验结果验证了本文方法的有效性。     

一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法

由于来自多个传感器的测量数据总是有一定程度的不确定性和不一致性,采用多传感器数据融合算法将多个节点的测量数据进行数据融合,利用数据的冗余度来减小这种不确定性,得到高可靠性的数据信息。提出了一种优化的贝叶斯估计多传感器数据融合方法,将贝叶斯估计和卡尔曼滤波器结合起来,应用于无线传感网络数据融合中。根据滤波器应用到传感数据、融合数据或者两者的方式,提出3种不同的技术,即:前向滤波法、后向滤波法和前后向滤波法。通过一个实例研究估计移动机器人的位置,验证算法的有效性。实验表明,在集中式和分布式两个方面数据融合体系结构,结合卡尔曼滤波器的贝叶斯融合算法能够有效地解决数据的不确定性和不一致性。     

分布式贝叶斯数据融合系统的遗传算法优化

数据融合是将多个传感器的信息加以集成,进行综合利用,其性能优于单传感器检测.寻找分布式并联融合系统的全局最优解需要求解一组耦合的非线性方程,运算量随着系统中传感器数量的增加迅速增长,传统方法很难求解.文中分析了融合的结构,重点研究了基于遗传算法的分布式贝叶斯融合系统的全局优化.采用穷举法列举所有可行融合规则,用遗传算法搜索相应规则下的最优解,实现了系统解耦.通过比较各融合规则下的最优解,得出分布式并联融合检测系统的全局最优解.仿真结果表明,该方法求解有效,建立了全局最优的贝叶斯融合检测系统.     

基于贝叶斯理论的冗余开关量传感器信号的融合研究

基于贝叶斯理论提出了火电机组开关量检测系统融合规则的代价分析方法,针对多传感器冗余测量系统,采用等风险和不等风险系数进行了各种逻辑组合方法的误动和拒动代价的比较,得出了修正“三取二”方法的具体方案。按代价最小的原则,在被测对象正常概率P0的不同范围内采用分段融合方法,真实反映了对象状态,并提高了测量系统的正确性。     

基于贝叶斯网络的体域网多模态健康数据融合方法

体域网作为无线传感器网络在生物医学领域的一个重要分支能够远程实时监测人体多项健康数据.针对基于体域网采集到的多模态健康数据融合与分析方法进行研究,设计了一套包括动态心电传感器、血压传感器和血氧饱和度传感器的体域网组网方式,提出了一种基于贝叶斯网络模型和推理算法的心肌缺血监测识别方法.通过对60例确诊心脏病患者施行单一模态动态心电监测和多模态健康数据监测对比实验,验证了所提出的多模态健康数据融合方法能够有效提高无症状性心肌缺血的检出率,为临床应用提供了一种新的辅助判别手段.     

正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究

近年来,WSN网络应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象.为提高火灾数据融合精度,本文引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果.由此推理出了一种正态分布的贝叶斯网络算法.在仿真实验中,将3种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点.用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率.再以BayesiaLab计算输出节点的条件概率.最后通过VisualC 离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应.     

基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型.     

基于多传感器数据融合的温度模糊控制系统设计

介绍一种用于压电复合材料极化过程中对温度进行准确控制的方法,详细阐述了多传感器数据融合技术在控制系统中的应用,对数据融合的方法进行了叙述,建立了数据融合的几种数学模型。     

分布式贝叶斯检测融合优化算法及其计算机仿真

该文研究了利用分布式多传感器获得全局决策的分布式信号检测问题。在这种检测系统中各传感器将其各自关于观测对象的决策传送至融合中心,融合中心根据融合规则给出全局决策。研究重点是基于贝叶斯准则的分布式并联检测融合系统的数据融合理论,给出了使系统全局最优的融合规则和传感器决策规则,提出了对融合规则和传感器决策规则进行优化计算的非线性高斯一赛德尔算法,具体讨论了两相同传感器、两个不同传感器和三个相同传感器在具有独立观测时的数据融合问题。给出了利用本文所提算法对上述几种情况进行计算机仿真的仿真实例。仿真结果表明：融合系统的性能相对传感器有显著改善,采用三个相同传感器的融合系统,其贝叶斯风险下降了26．5％。     

智能检测系统中的数据融合技术

介绍了一种数据融合方法在智能仪表多传感器系统中的应用，它时测量值进行一致性检测和分批估计．得出融合值。实验数据分析结果表明，使用此算法处理的数据有更小的误差和方差。这种实时数据处理方法采用有限次等精度测量，具有计算量小，计算机编程容易等特点，适用于缓变量智能检测系统。     

基于铂电阻和热电偶的测温系统

介绍了一种基于铂电阻和热电偶的测温系统,详细分析了其测量原理及测量误差。该系统采用AD7792作为采集芯片,能够通过利用多种铂电阻和多种热电偶实现对温度测量,并将测量结果实时显示在OLED上。实验结果表明该系统的测量精度高、通用性强、重复性好、操作方便。     

基于数据融合的多点温度烟雾测控系统

针对机舱消防应急救援模拟训练系统中的训练环境控制问题,设计一种以AT89C52单片机为核心的多点温度烟雾测控系统,该系统可实现对模拟系统中消防环境（如烟雾、温度等）的实时测量和控制,为更精确地对训练环境进行控制,将基于算术平均值与分批估计的数据融合方法与PID控制算法相结合,从而提高温度、烟雾采集的精度,改善因传感器失效引起的误差等问题。实验结果验证了该系统的有效性。     

基于线性经验Bayes估计的位置数据融合方法

给出了一种多传感器位置数据的融合方法。这种方法基于线性经验Ｂａｙｅｓ估计。该方法不需要被测参数的精确分布形式，该方法易于计算，并且在许多传感器融合问题和信号处理上有着潜在的应用。     

基于Bayes估计的多传感器最优融合

本研究了多传感器数据融合技术的一种方法融合方法以Bayes估计理论为基础,并对数据进行了一致性检验,得到了多传感器最优融合数据,提高了数据的精确度。实际应用结果验证了算法的准确性,并进行了Matlab仿真,这种数据融合方法计算简便,可以获得比有限个传感器的算术平均值更准确的测量结果．具有较高的可靠性,可用于测量结果具有正态分布特性的多传感器测量系统。     

基于PT100的高精度温度测量电路的设计

普通四线制恒流源驱动测温系统受温度电流漂移等影响,温度测量准确率很低,很难超过0.1℃量级.基于PT100设计了一种改进的恒流源驱动四线制高精度温度测量电路,通过采样温度稳定系数高的高精密电阻的电压和铂电阻电压的比值,消除了恒流源由于温度漂移等因素影响的电流变化,使得输出电压比值与铂电阻成良好的线性关系.利用LTC2492A/D转换器对信号进行采样,将信号传送给ATMEGA32单片机,单片机进行数据处理并保存和显示数据.实验测试结果表明,该电路温度测量的精度和稳定性均可以达到5‰之内,与理论值一致.     

基于数据融合的温度对漏电断路器动作特性的影响研究

漏电断路器是保证用电人员生命财产安全的保护电器.电子式漏电断路器因其工艺简单、成本低廉,在国内得到了广泛应用,市场占有率达90％,但其动作特性易受环境温度的影响导致丧失漏电保护功能.对漏电断路器动作特性的温度影响进行了研究;设计了温度环境试验,检测电子式漏电断路器在不同环境温度下其动作特性变化情况;并应用数据融合技术对试验所得数据进行了数据处理.通过分析数据处理所得结果,总结出了温度与电子式漏电断路器动作特性之间的关系,为进一步的研究工作提供了基础.     

数据融合方法在单传感器系统中的应用

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。     

基于Pt100铂热电阻的测温电路设计

针对传统的铂热电阻测温方式存在测量结果受线路阻抗影响有误差、电路接线复杂的问题,设计了一种基于Pt100铂热电阻的测温电路;详细介绍了该电路的硬件设计及参数计算。该电路采用差分方式消除线路阻抗引起的测量偏差,并通过改变电路内参考电压的方式调节测温范围。仿真结果验证了该电路设计的合理性与可靠性。