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题名同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究
被引量：34
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作者
李战明
陈若珠
张保梅
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2006年第4期78-82,共5页
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文摘
针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法.
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关键词
多传感器
数据融合
自适应
加权因子
最优
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Keywords
multi-sensor
data fusion
adaptability
weighted factor
optimization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ART2网络聚类分析的数据融合算法研究
被引量：2
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作者
李战明
张保梅
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机构
兰州理工大学电信学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第16期182-184,共3页
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文摘
人工神经网络为数据融合提供了新的理论方法和技术手段,在数据融合的各个方面具有广泛的应用前景。自适应共振理论(ART)是一种无监督神经网络,能够实现对输入的任何模拟信号的自动识别和分类。据此提出了一种以ART2网络聚类分析为核心的数据融合算法,探讨了ART2网络用于特征层数据融合实现模式识别/分类的机理,最后给出该算法在一例模式识别/分类中的应用-实现对工业控制系统中设备运行状态的实时监测和故障诊断,验证了该算法的有效性和可行性。
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关键词
数据融合
神经网络
ART2
分类器
聚类
故障诊断
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Keywords
data fusion,neural network,ART2,classifier,clustering,fault diagnosis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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