数据融合技术在制导控制系统中的应用

为探讨融合理论在制导控制领域的应用，以多模型融合方法、最大后验融合方法为基础，对探测系统和制导系统中的融合问题进行了深入的分析。在模型验证和仿真检验的基础上，给出了每一种方法的融合模型和数据融合理论的应用例子。经论证认为，多模型融合方法和最大后验方法均可应用于制导控制等实时控制领域。     

数据融合技术在指控系统中的应用

从数据融合的观点出发，以集中式融合理论、分布式融合理论为典型，重点分析了融合理论在指控系统中的应用。在严谨推导的基础上，经过理论分析、模型验证和仿真检验，给出了每一种方法的数学模型和具体应用的结果。     

数据融合的故障诊断技术分析

针对虚拟仪器技术在数据采集和处理方面的优势，以及数据融合技术在复杂故障诊断方面的高效率，提出了一种综合虚拟仪器技术和多传感器数据融合技术的故障诊断方法，应用于工程装备液压系统故障诊断实践，并在最后以供油油路为对象列举了应用实例。     

基于信息融合的物流配送空间信息采集方法研究

为保证物流配送过程中，准确掌握物流配送空间信息，因此研究基于信息融合的物流配送空间信息采集方法.采用物联网设备采集物流配送空间信息，并通过物联网节点加权的D-S证据理论，融合所有物联网节点采集的空间信息，将融合后的数据存储至物流配送空间数据库.测试结果显示：该方法融合效果良好，冲突概率结果低于0.35,可信分配度均在0.9以上；信息融合后的离散程度结果均在0.1以下，并且准确跟踪配送情况.     

数据融合发展的综述

文章综述了数据融合技术的历史、发展和应用,讨论了多传感器数据融合的特点、理论意义和现实价值,介绍了数据融合的方法。     

地球空间中多源信息的融合

地球空间信息科学是一门研究地球空间系统中各种物质要素存在的空间分布和时序变化及其相互作用的综合性信息科学，多源信息的集成和融合是地球空间信息科学领域的一大热点问题．它是解决地球空间中海量信息的不确定性、多样性、和复杂性的有效手段之一．本文从地球空间信息科学与多源信息获取和处理的关系入手，介绍了多源信息融合的方式，遥感数据融合的方法以及遥感图像信息融合的应用实例，并对多源遥感数据融合的前沿问题和方向进行了分析和展望。     

基于F-Bayes方法的尾矿库多传感器数据融合

尾矿库存在的电离辐射使得各传感器的可靠度估计困难和数据融合结果精度较低。建立一个广义的数据融合模型,提出F-Bayes(F-统计量-Bayes理论)融合方法,通过采用模糊聚类分析对标准化处理后的数据分类,然后用F-统计量确定最佳分类阈值以获得传感数据融合集,改进传统方法中依据经验或请专家确定置信矩阵阈值的办法,最终融合结果偏差值降低到0.0002。     

学习者多模态情绪融合分析：动因、框架与路向

如何精准识别学习者情绪，深度融合各模态情绪数据，剖析情绪发生的作用机制，已成为智能教育发展的关键问题。本研究提出学习者多模态情绪融合分析概念，从学习者多模态情绪融合分析的动因、框架与路向三个维度，探索多模态情绪数据之间的有机融合，精准感知学习者的情绪状态，挖掘多模态情绪数据的潜在价值，实现对学习发展规律的细粒度解析，推进学习者情绪识别领域的实践探索。     

舰空导弹武器系统中的融合应用分析

以舰空导弹武器系统为典型，对典型系统中多传感器数据融合的地位、融合的实体形式、融合的功能进行了分析。并结合其作战过程，对作战过程中数据融合的总体决策问题进行了分析，对作战软件中融合的总体结构问题进行了分析和研究。最后在分析的基础上给出了建议。     

云计算环境下虚拟化数据中心融合技术

在云计算环境下,对高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据进行优化融合处理,以提高数据的访问和调度性能。传统方法采用模糊C均值算法进行数据融合处理,随着数据特征之间的模糊性增强,导致对虚拟化云数据的融合和识别能力下降。提出一种基于面向服务构架中心聚类的高职院校信息管理系统中的虚拟化云数据融合算法。首先构建高职院校信息管理虚拟化云数据分布存储结构模型,然后进行数据的状态特征提取和数据聚类处理。实验结果表明,采用面向服务构架中心聚类方法能实现对虚拟化云数据的中心融合处理,提高数据的访问和调度性能。     

基于Kalman滤波的多传感器分布式数据融合算法及其并行实现

1Introduction Inrecentyears,multisensordatafusiontechniques havefoundwidespreadapplicationsinmanytracking andsurveillancesystemsaswellasinapplications wherereliabilityisofamainconcern[1].Multisensor datafusionisdefinedasaprocessofintegratingdata frommulti…     

双流融合的动作识别方法研究

为了有效改善传统动作识别方法中输入数据信息单一导致的识别率偏低等问题,提出一种结合视频数据和骨骼数据的双流融合方法.基于两种不同的深度学习网络,分别对视频数据与骨骼数据进行识别并将两者输出的概率加以融合,实现信息融合效果.在公开数据集NTU RGB+D上进行测试,达到83.76％的识别精度.该方法在一定程度上实现了不同...     

Data fusion for fault diagnosis using multi-class Support Vector Machines

INTRODUCTION The failure of machinery reduces the productionrate and increases the costs of production and maintenance.Therefore,it is important to reduce maintenance costs and prevent unscheduled downtimes fomachinery.So knowledge of what,where and howfaults occur is very important.Condition-basedmaintenance(CBM)has the potential to decreaselife-cycle maintenance costs,increase operationareadiness and improve safety.Fault detection andfailure mode diagnosis are also necessary for implem…     

异类传感器数据融合的一种新算法

针对雷达与红外传感器的数据融合的特点,在融合过程中采用了多传感器概率数据互联滤波(MSPDAF)算法,并给出了雷达与红外传感器的数据融合的具体步骤。     

Experimental study of structural damage identification based on WPT and coupling NN

Too many sensors and data information in structural health monitoring system raise the problem of how to realize multi-sensor information fusion. An experiment on a three-story frame structure was conducted to obtain vibration test data in 36 damage cases. A coupling neural network (NN) based on multi-sensor information fusion is proposed to achieve identification of damage occurrence, damage localization and damage quantification, respectively. First, wavelet packet transform (WPT) is used to extract features of vibration test data from structure with different damage extent. Then, data fusion is conducted by assembling feature vectors of different type sensors. Finally, three sets of coupling NN are constructed to implement decision fusion and damage identification. The results of experimental study proved the validity and feasibility of the proposed methodology.     

基于Rough集的多传感器信息融合

Rough集是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具,将其应用于多传感器信息融合中,可以简化规则的描述和表示,有利于快速得到最小融合算法,同时可以解决数据超载问题,形成多传感器信息融合算法.     

基于卡尔曼滤波的数据融合在无线传感器网络中的研究

为了减少节点传输数据量和网络总能量的消耗,本文针对特定应用模型,提出了基于卡尔曼滤波的数据融合算法,并用MATLAB工具进行仿真实验,证明该融合方法提高数据精确度和可信度.