城市轨道交通中的信息融合应用

本文简介了信息融合方法,并针对城市轨道交通发展提出了遗传算法与模糊控制结合进行监控的方法,该方法简单明了,便于直接使用.     

基于模糊控制信息融合方法的机器人导航系统

本文提出了一种基于模糊控制和信息融合的自主式移动机器人导航系统的实现方法.采用表格查询的模糊控制方法,对导航系统中的多传感器信息进行融合,实现了机器人的路径跟踪和自动纠偏的功能.该系统具有实现简单、响应快、鲁棒性好等特点,仿真实验和实际运行结果表明了该系统在具有引导线的环境中能有效实现自主式移动机器人的导航.     

基于信息融合的多输入模糊控制器设计方法

提出了一种基于信息融合的多输入模糊控制器设计方法,该方法首先利用信息融合技术完成输入变量维数的降低,然后利用降维后的输入变量设计常规模糊控制器,从而大大简化了多输入模糊控制器的设计过程。一级倒摆系统控制实例证明了该方法的可行性和鲁棒性。     

城市轨道交通中的信息融合应用

本文简介了信息融合方法,并针对城市轨道交通发展提出了遗传算法与模糊控制结合进行监控的方法,该方法简单明了,便于直接使用。     

动态不确定非线性系统直接自适应模糊backstepping控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种直接自适应模糊backstepping和小增益相结合的控制方法.设计中,首先用模糊逻辑系统逼近虚拟控制器:其次把自适应模糊控制和backstepping控制设计技术相结合.给出了直接自适应模糊控制设计方法.最后基于Lyapunov函数和小增益方法证明了整个闭环系统的稳定性.仿真实例进一步验证了所提方法的有效性.     

基于模糊控制信息融合方法的机器人导航系统

本文提出了一种基于模糊控制和信息融合的自主式移动机器人导航系统的实现方法。采用表格查询的模糊控制方法,对导航系统中的多传感器信息进行融合,实现了机器人的路径跟踪和自动纠偏的功能。该系统具有实现简单、响应快、鲁棒性好等特点,仿真实验和实际运行结果表明了该系统在具有引导线的环境中能有效实现自主式移动机器人的导航。     

降阶模糊控制算法及其应用研究

提出降价模糊控制算法,利用多级控制策略,采用降阶函数融合信号,可以简化多输入情况下模糊控制器设计。使用线性降价模糊方法成功实现二级倒立摆的控制,证明了算法的有交效性和鲁棒性。     

基于粗集理论和支持向量机的多源信息融合方法及应用

针对目前多源信息融合存在的问题,本文提出采用模拟人类思维的方法来实现信息融合.该方法首先利用粗集理论的强定性分析能力对多源输入信息进行约简,消除了样本中的噪声和冗余,在此基础上,再利用支持向量机对约简信息进行融合.为了获得最优的融合精度,该方法还利用遗传算法对融合进行了优化.文字识别的实例研究表明,该方法具有良好的容错性、稳健性和准确性.     

带输入饱和的欠驱动吊车非线性信息融合控制

针对欠驱动吊车系统的控制问题,提出了一种非线性信息融合控制方法. 通过融合二次型性能指标函数中包含的未来参考轨迹和控制能量的软约束信息,以及吊车系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得协状态和控制量的最优估计. 针对控制量输入饱和的问题,提出了一种控制能量软约束信息自适应调节算法,使求出的控制量满足限制要求. 信息融合控制方法基于被控对象的离散模型设计,具有易于实现的特点. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种控制规则在线自调整模糊控制器

以简单实用、归一模糊量化的方式设计了一种模糊控制器,并提出一种新的模糊控制规则在线自调整控制方案,以提高模糊控制的性能.其中归一量化实现输入的“归档”,用修正函数调整控制规则实现“分档”控制.仿真结果证明了该方法的有效性.     

模糊集理论在多传感器信息融合中的应用

在多传感器信息融合系统中,融合系统处理的信息本质具有模糊性,而模糊集理论具有处理模糊问题和模糊推理的优势,因此,模糊集理论已被广泛应用在多传感器信息融合领域。描述的信息融合方法中,通过引入隶属函数的概念,对传感器的测量值进行模糊化处理;利用模糊综合评判原理把传感器的信息融合问题转化为模糊综合评判过程。通过仿真实验验证,这种信息融合方法计算量小、信息融合精度高。     

基于模糊神经网络的特征信息融合

研究多传感器特征信息融合问题。基于自适应模糊神经网络,提出一种新的特征信息融合算法。仿真结果表明,该方法计算量小,具有较强的处理不确定信息的能力和多种理想的融合特性等特点。     

基于融合模糊聚类算法的云信息存储加密仿真

为了提高云信息存储的安全性,需要进行信息加密设计,提出基于融合模糊聚类算法的云信息存储加密算法。在同态公钥加密体系下构建云信息存储加密的数据分布式结构模型,提取云存储信息加密统计特征量,采用同态数据融合方法进行云信息的模糊聚类处理,结合模糊C均值聚类方法进行云信息的分段融合调度;在分段区间内采用随机线性编码方案进行云信息存储加密的编码设计,基于融合模糊聚类算法构建加密密钥,实现云信息存储加密优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行云信息存储加密的信息融合性较好,抗破译能力较强,提高了云存储数据的安全性。     

模糊数据融合算法在设备状态监测中的应用

在对设备进行状态监测时,常采用传感器固定阈值检测法实现对设备的故障监测。为了克服该种方法所引起的信息损失问题,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合监测方法,将监测设备的多个传感器所获取的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。实验表明:该方法优于传统的设备故障监测方法。     

多传感器模糊信息融合在煤矿安全中的应用

我国在矿井安全监测系统中,常采用单只传感器来实现对井下工作环境安全性的监测。为了克服单只传感器无法准确判断是否有危险发生,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊信息融合的监测方法,将监测设备的多只传感器所获得的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。该方法充分利用了传感器提供的多种信息,提高了系统的识别率。实验结果表明:多传感器信息融合的识别准确率高于单传感器。因而,多传感器模糊信息融合是一种有潜力的新方法。     

Vague集信息融合理论在煤矿安全监测中的应用*

针对模糊信息融合的局限性,提出了基于vague集理论的多传感器信息融合方法。为了解决以往的vague集多目标模糊决策方法的缺陷,应用了一种新的多目标模糊决策的vague集方法,建立了基于vague集的多传感器信息融合模型,给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价及算法实现过程。通过实例研究,验证了该方法的有效性和正确性,从而验证了vague集理论在多传感器信息融合中的应用是更有潜力的新方法。     

基于信息融合技术的动态安全态势评估模型

本文提出了一种基于信息融合的动态网络安全态势评估方法。此方法采用信息融合系统的三层结构,数据层用粗糙集理论确定有用属性及权值,定时收集多源数据并标准化,特征层采用模糊聚类分析进行信息预分类,决策层用模糊识别和D-S证据理论组合的识别方法得到最终结果。     

故障诊断的信息融合方法

对基于信息融合的故障诊断方法进行综述．首先简要阐述信息融合的基本概念以及信息融合与故障诊断的关系;然后介绍贝叶斯定理融合故障诊断、模糊融合故障诊断、证据理论融合故障诊断、神经网络融合故障诊断和集成信息融合故障诊断方法的诊断原理与步骤。并分析其特点和局限性;最后给出了信息融合故障诊断研究的若干发展方向．     

基于模糊集合的证据理论信息融合方法

提出了一种利用模糊集合确定概率分配函数（mass函数）进行信息融合的方法。该方法首先构造出融合对象的模糊集合,然后以隶属度函数为基础计算出概率分配函数,再利用D-S规则对多传感器信息进行融合。汽车轮胎压力监测的实验表明该方法获得的mass函数在信息融合中的有效性。