基于神经网络与D-S证据理论的目标识别

针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题,提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的方法.该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息,发挥神经网络的自学习、自适应和容错能力,提高了系统识别率.最后通过实验,利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,对几种空中目标进行身份估计数据融合,经计算机仿真证实了该方法的有效性.     

多传感器信息融合测控体系在温室测控中的应用研究

对农作物生长环境的温度、湿度和光照等参数的实时监测和远程控制是农业生产现代化的重要手段,为此设计了一种以ARM嵌入式微处理器2410为硬件平台,结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境,同时采用D-S证据理论和BP神经网络相结合算法的多传感器信息融合测控系统。BP神经网络提供一定数量的证据,D-S证据理论降低证据的不确定性,将这种基于二者的多传感器信息融合算法应用于农作物生长环境监控中,最终得到了在S1(T>30°)温度区间内93.47%的可信度,可见设计的基于多传感器信息融合的测控体系具有良好的应用前景。     

基于数据融合和挖掘技术的航海避碰决策系统

介绍了数据融合和数据挖掘技术,并把该技术应用于航海避碰决策系统中.建立了航海避碰决策系统的数据融合和数据挖掘综合处理的模型,并将基于多知识库的数据挖掘与信息融合技术与模糊神经网络数据挖掘技术相结合,利用模糊推理、神经网络技术和D-S证据理论实现目标识别,从而得到对于各目标类型的最终认识.     

矿用主通风机故障预警及其软件开发

为准确确定通风机的故障、实现故障预警,提出了矿用主通风机的故障预警原理,并运用VC++6.0与Matcom4.5联合编程的方法,开发出了基于信息融合技术的通风机故障预警软件.该软件采用了BP神经网络与D-S证据理论相结合的信息融合技术,由BP神经网络完成特征频率到故障类型的非线性映射,根据D-S证据理论对多路信号进行融合分析;以OPC通讯方式与组态王运行系统进行通讯,实现了数据的采集与结论的返回.     

基于多源信息融合的发动机转子早期故障识别

提出了将神经网络与D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的发动机转子早期故障分级融合识别方法.文中对多源信息融合系统的基本结构、多源信息融合方法、早期故障融合识别过程等进行了分析和研究,并以发动机转子早期碰摩为对象进行了实验验证.结果表明,将神经网络与D-S证据理论相结合的早期故障分级融合识别方法,能够有效地提高发动机转子早期故障识别的快速性和有效性,利用神经网络的输出构造D-S融合推理中各焦元的基本概率赋值函数,避免了构造基本概率赋值函数时人为因素的影响,提高了故障识别精度.     

基于D-S证据理论的运动平台多传感器目标分类

为提高空中运动平台对目标分类的能力，将基于D-S证据理论的信息融合方法用于运动平台多传感器的目标识别方面．在简述D-S证据理论的基础上，提出基于D-S证据理论的运动平台多传感器目标识别的信息融合方法．仿真实例表明了该方法的可行性．     

狭窄环境地形图建立的融合算法研究

针对移动机器人使用超声波传感器在已知狭窄环境和未知狭窄环境中的导航问题,提出一种多层融合算法,该算法通过在数据层融合中使用D-S证据理论,在决策层融合中使用意见一致性理论,建立已知狭窄环境的地形图;对于未知狭窄环境,使用D-S证据理论中的矛盾因子,建立了一个自适应超声波传感器模型.结果表明:使用上述方法有效地减少了超声波传感器镜面反射所引起的不确定性,提高了移动机器人使用超声波传感器在狭窄环境中建立地形图的准确性,证明本文所提出的方法是有效可行的.     

基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建

针对非结构化环境地图构建问题,提出了一种基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建方法。使用移动机器人多超声波传感器进行了环境探测;针对某些情况下不能应用D-S证据理论进行信息融合和D-S证据组合过程有时会产生有悖常理的无效结果的问题进行了讨论,提出了采用近似处理算法对D-S证据理论进行改进,并将其用于多传感器信息融合,构建了2维D-S栅格地图;运用D-S证据理论进行了判决,构建了2维0-1栅格地图;对D-S栅格地图进行了分析,提出了基于D-S栅格地图的环境评价与环境探测效果评价方法。仿真结果表明,基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建方法适用于非结构化环境的地图构建。     

信息融合技术在火灾探测中的应用

为解决火灾探测问题,采用基于推理的信息融合方法,分析了Dempster-shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,并将它用于火灾探测的数据融合中。在数据处理方法上,结合具体应用背景,借助专家数据库知识,构造初始概率分配函数,产生每条证据的信度函数分配。在融合规则上,采用改进的融合规则对多条证据进行数据融合。融合结果鲁棒性强,有效地解决了传感器数据失效及证据冲突等问题。     

信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用

烟气轮机是炼化企业生产中重要的核心设备,保障烟气轮机的安全可靠运行,实现科学维护十分重要。对多传感器信息融合技术作了简要介绍,给出了一种神经网络与D-S证据理论相结合的诊断方法,并提出了基于多传感器信息融合技术的烟气轮机故障诊断模型。通过在转子实验台上的实验表明,采用该方法提高了故障诊断系统的灵活性及故障诊断的效率和准确性。     

基于数据融合和挖掘技术的航海避碰决策系统

介绍了数据融合和数据挖掘技术，并把该技术应用于航海避碰决策系统中．建立了航海避碰决策系统的数据融合和数据挖掘综合处理的模型，并将基于多知识库的数据挖掘与信息融合技术与模糊神经网络数据挖掘技术相结合，利用模糊推理、神经网络技术和D—S证据理论实现目标识别，从而得到对于各目标类型的最终认识．     

基于模糊神经网络融合技术的智能火灾预警系统

根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中.选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的监测范围.系统采用基于模糊神经网络多传感器融合技术,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,实现了提前预警的目的.     

基于多传感器数据融合的加工质量预测技术

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。基于多传感器数据融合技术,通过分析影响加工质量的多种因素．综合考虑铣削过程主轴电机电流信号、工件振动信号、主轴转速、进给速度、切削深度、切削宽度、顺,逆铣及刀具直径8种因素。以这8种因素作为神经网络输人,进行信息融合,以加工尺寸误差作为目标输出,建立了RBF神经网络加工尺寸误差智能预测模型。     

基于BP神经网络和D-S证据理论的损伤识别方法

目的有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，进而提高复杂结构健康状况的正确诊断率.方法将BP神经网络与数据融合理论中的证据理论有机融合，提出一种决策级数据融合损伤识别新方法.为了验证所提方法的有效性，用1栋7自由度剪切型建筑模型的6种损伤进行了检验.结果研究发现，将BP网络和D-S证据理论相结合的综合诊断模型，可以有效地提高一些损伤模式的诊断率，具有良好的适应性.结论笔者所提方法优于单一信息建立模型的识别能力，表明它具有较好的容错性和识别精度，用于健康监测和损伤检测是可行的、有效的.     

基于WPNN与数据融合的损伤检测方法

目的 为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，对复杂结构的健康状况进行诊断进而提高确诊率．方法 利用概率神经网络(PNN)的贝叶斯推理与诊断能力及多传感器数据融合原理，将神经网络与数据融合有机结合，使两者优势互补，提出了复杂结构损伤检测技术及其在多层框架结构中损伤检测及诊断中的应用．结果 提出了基于小波概率神经网络(WPNN)与数据融合的损伤检测方法．结论 基于WPNN与数据融合的损伤检测方法是可行的、有效的．     

基于神经网络数据融合技术的诊断系统的研究

神经网络数据融合技术的诊断系统是以电机振动信号和电流、电压信号为研究对象的,对采集到的3类信号进行实时处理,运用神经网络对数据进行局部诊断,再利用数据融合技术对故障信号进行全局分析融合,从而达到对电机故障类型的准确判断。通过运行表明,应用在故障诊断中的神经网络数据融合技术是一种故障识别率高、方便灵活而且诊断精度高的故障诊断方法。     

基于数据融合的日光温室传感器布设

针对北方日光温室内环境监测传感器的布设问题,设计了基于神经网络、分批估计理论与自适应加权平均融合算法的日光温室传感器布设方案.利用11个监测点采集到的温室内西红柿生长环境温度和湿度数据,在运用BP神经网络进行缺失值补全的基础上,结合分批估计理论和自适应加权平均融合算法进行多传感器数据融合.通过对比融合值与原始数据的相对误差,选择最佳传感器数据,以此为基础确定最优传感器布设区域.结果表明,相对于算数平均融合与自适应加权平均融合,基于分批估计的自适应加权平均融合方法可以更合理地反应多传感器数据特征.     

基于神经网络模型的信息融合技术

介绍了信息融合概念以及在信息融合领域中常见的BP神经网络和在此基础上发展而来的模糊神经网络和混沌神经网络,指出利用神经网络技术与信息融合技术相结合进行分析研究具有较大的拓展空间,信息融合的神经网络适用于更广泛的领域.     

多传感器信息融合及其在工业控制中的应用

综述了多传感器信息融合（ＭＳＩＦ） 的理论和技术,从工业应用出发给出了一种ＭＳＩＦ的结构,讨论了ＡＲＴ－ ２ 神经网络在ＭＳＩＦ中的应用,提出了聚类融合控制的思想和一种基于ＭＳＩＦ的控制系统结构。