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决策信息融合研究
被引量：
3
1
作者
李建勋
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第1期83-87,共5页
提出了一种新的决策信息融合框架.引入效能概念作为决策信息融合的性能指标,借助神经网络的非线性映射能力,充分利用全状态信息离线建立了合理的决策准则.仿真结果验证了算法的有效性.
关键词
决策信息融合
效能
神经网络
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职称材料
基于模糊评判的决策级信息融合算法的研究
被引量：
17
2
作者
王刚
魏守智
赵海
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第15期18-19,30,共3页
文章针对水电故障诊断系统中普遍采用的传感器阀值判断方法引起的信息损失问题,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中。在模糊综合评判技术和软判决融合结构下,提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和全局决策融合...
文章针对水电故障诊断系统中普遍采用的传感器阀值判断方法引起的信息损失问题,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中。在模糊综合评判技术和软判决融合结构下,提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决以获取所处理对象的综合决策分析,并通过在丰满水电仿真系统的故障诊断系统中的实际应用表明该算法优于传统的故障检测方法。
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关键词
故障诊断系统
水轮发动机组
调速器
模糊评判
决策
级
信息
融合
算法
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职称材料
基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测
被引量：
7
3
作者
李恒
叶祖坤
+1 位作者
查文彬
王禹林
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2024-2031,共8页
针对无法精确掌控机械加工过程中刀具磨损状态的现状,提出一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。该模型对采集的振动、力、声发射传感器信号进行特征提取后,将特征按传感器类型划分为独立样本。划分后的独立样本...
针对无法精确掌控机械加工过程中刀具磨损状态的现状,提出一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。该模型对采集的振动、力、声发射传感器信号进行特征提取后,将特征按传感器类型划分为独立样本。划分后的独立样本分别对同一个刀具磨损量进行回归预测,进而对每一个独立样本预测得到的刀具磨损量进行加权综合决策,最终决策出刀具磨损量。实验结果表明:刀具磨损在线动态监测模型能够有效地提高刀具磨损动态预测精度,平均预测准确率可达97.9%;与现有研究方法相比,预测准确率至少提升4%以上,预测时间仅为0.016 s,具有较大优势。
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关键词
刀具磨损
在线监测
信息
决策
级
融合
多层神经网络
特征提取
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职称材料
题名
决策信息融合研究
被引量：
3
1
作者
李建勋
机构
西安电子科技大学电子工程研究所
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第1期83-87,共5页
基金
中国博士后科学基金资助项目!( 978992 2 2 7)
文摘
提出了一种新的决策信息融合框架.引入效能概念作为决策信息融合的性能指标,借助神经网络的非线性映射能力,充分利用全状态信息离线建立了合理的决策准则.仿真结果验证了算法的有效性.
关键词
决策信息融合
效能
神经网络
Keywords
decision information fusion
effectiveness
neural network
分类号
N94 [自然科学总论—系统科学]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于模糊评判的决策级信息融合算法的研究
被引量：
17
2
作者
王刚
魏守智
赵海
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第15期18-19,30,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:69873007)
文摘
文章针对水电故障诊断系统中普遍采用的传感器阀值判断方法引起的信息损失问题,将决策级信息融合技术应用于故障诊断系统中。在模糊综合评判技术和软判决融合结构下,提出了一种新的决策级信息融合算法。该算法以合成运算和全局决策融合来自多传感器的局部判决以获取所处理对象的综合决策分析,并通过在丰满水电仿真系统的故障诊断系统中的实际应用表明该算法优于传统的故障检测方法。
关键词
故障诊断系统
水轮发动机组
调速器
模糊评判
决策
级
信息
融合
算法
Keywords
information fusion,fuzzy,comprehensive assessment ,hydroelectric simulation,fault diagnosis
分类号
TM312 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测
被引量：
7
3
作者
李恒
叶祖坤
查文彬
王禹林
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
中国船舶集团有限公司第七○五研究所昆明分部
南京理工大学机械工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期2024-2031,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB2002205)
国家自然科学基金项目(52075267)
中央高校基本科研业务费专项项目(30920010005)。
文摘
针对无法精确掌控机械加工过程中刀具磨损状态的现状,提出一种基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线动态监测模型。该模型对采集的振动、力、声发射传感器信号进行特征提取后,将特征按传感器类型划分为独立样本。划分后的独立样本分别对同一个刀具磨损量进行回归预测,进而对每一个独立样本预测得到的刀具磨损量进行加权综合决策,最终决策出刀具磨损量。实验结果表明:刀具磨损在线动态监测模型能够有效地提高刀具磨损动态预测精度,平均预测准确率可达97.9%;与现有研究方法相比,预测准确率至少提升4%以上,预测时间仅为0.016 s,具有较大优势。
关键词
刀具磨损
在线监测
信息
决策
级
融合
多层神经网络
特征提取
Keywords
tool wear
online monitoring
information decision-making level fusion
multi-layer neural network
feature extraction
分类号
TG702 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
决策信息融合研究
李建勋
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊评判的决策级信息融合算法的研究
王刚
魏守智
赵海
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多传感器信息决策级融合的刀具磨损在线监测
李恒
叶祖坤
查文彬
王禹林
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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