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- 基于MSA的智能火灾报警系统北大核心CSCDCSTPCD
- 改进的Hough变换在多传感器数据融合中的应用CSCD摘要:提出用一种改进的Hough变换来解决多传感器数据融合的问题.与多传感器数据融合中常用的统计或几何方法相比,该方法具有计算速度快、存储要求小和容易实施等优点.简要分析了该方法和数据融合的几何方法之间内在的联系.
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- 基于多传感器数据融合的准静态校准数据处理方法北大核心CSCDCSTPCD
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- 基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正北大核心CSCD摘要:为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法--传感器冗余法.该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响,实现正确检测传感器的输入.同时本文首次提出了一种新的神经网络结构:分布式多子网神经网络,并将其用于实现该修正方法.模拟实验表明,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络.其多子网、自动…查看全部>>
- 基于模糊支持度的分布式多传感器加权融合算法北大核心CSCDCSTPCD