基于D-S证据理论数据融合在智能家居中的应用

简要叙述了D-S证据理论应用于多传感器数据融合的基本原理和方法,并将这种设计方法引入到智能家居领域.构建一个基于D-S证据理论的多传感器多个周期的集中式融合二级模型.通过一个具体实例说明了报警信息的具体的融合过程,仿真结果表明,该模型算法的融合结果具有很高的准确性和可靠性.     

多传感器数据融合的火灾探测报警系统设计

给出了一种低成本、易安装的远程无线传感器火灾监测与报警系统的设计方案以及数据融合处理方法.采用典型感温探测器和一氧化碳传感器,以ZigBee透传模块组网,监控节点模块化和冗余设计.监测现场数据经节点、路由器汇集到协调器后,由GPRS DTU远程传输,远程上位机采用Cortex A8嵌入式系统,实现监测节点的轮巡和故障管理.     

基于单片机的智能家居系统设计

智能家居系统中两个重要组成部分即家居保安系统和家用电器远程控制系统,其对于提高人们的生活质量,尤其是普通家庭的生活质量有着重要的意义.本文介绍通过单片机实现家居保安系统和家用电器远程控制系统的设计方法.     

基于LabVIEW的数据融合火灾识别模型应用

为提高火灾预警系统的及时性和准确性,采用LabVIEW虚拟仪器开发一套智能识别火灾模型。用高斯型隶属度函数表示各个传感器监测值与火灾基本概率分配的信任度,用神经网络对同类传感器融合,引入可靠度作为各传感器的权值进行加权平均,运用D-S证据理论算法再次融合,确定火灾概率,最终得出火灾识别结果。经过试验验证,在规定阈值为0. 5时,在明火和阴燃两种火灾情况下融合多传感器信息后的火灾识别模型都能够对火灾准确识别且火灾预警时间早,说明融合火灾识别模型比单一传感器火灾识别更灵敏,抗干扰能力更强。     

多源数据汇集中心系统设计

传统的联络中心通讯方式主要采用语音方式,由于渠道单一或者渠道孤立,已经无法满足日益复杂的互联网时代需求。使用一种数据汇集方法,可以有效地将多渠道来源信息汇集在一起,实现统一的信息接入、排队、分发、处理,从而进行信息识别,不仅提高了客户体验,而且提高了呼叫客服平台的沟通效率。设计了一种数据融合、数据汇集中心系统方案,对数据融合技术和方法进行了说明。     

基于多源数据的邯郸城市空间结构识别

城市空间结构识别是城市研究展开的基础,但传统识别方法存在耗时长、成本高、精度低等不足。城市空间结构是多维度的特征集合,主要存在人、地、业三种表征。使用多源数据和空间辅助分析探究人地业三种要素的空间分布和聚集情况,构建基于多源数据的城市空间结构识别理论和技术模型,得到人群活力分布、地块开发、区域核心等特征,能够准确识别城市空间结构实际状态。以邯郸市为例,识别并分析城市空间结构,提出优化策略。     

基于多源异构数据源的高校决策支持服务平台研究

文章以高校多源异构数据源为基础、需求概要分析为驱动、数据集成和可视化技术为支撑,分析了当前高校业务系统数据融合存在的困难及解决策略,设计了高校决策支持服务平台体系架构,并实现了部分业务系统的数据集成和可视化展示。实践证明,数据已经成为当今时代非常重要的财富,数据中的潜在信息将成为管理决策者制定决策、预测趋势的有力支撑。     

D-S推理的一种改进及其在多源信息融合技术中的应用

D-S证据理论处理冲突证据信息合成失效问题是长期困扰学术界的问题[1],针对这一问题,从基本的D-S合成规则出发,对合成公式进行分析,在重点探讨应用D-S推理合成规则进行冲突证据数据融合结果有悖常理的基础上,结合其他学者的研究成果得出一种改进的D-S合成规则,并把这一合成规则应用于信息融合技术,仿真实验结果表明该方法可行有效。     

基于互联网的多源知识融合与交互印证方法的研究

文章在基于多源知识融合的背景下研究了关于语义挖掘的交互印证方法,并将原来的语义分析与匹配技术逐渐与智能信息计算相结合,再用语义本体认知的方法,来描述互联网的文本语义,并对这些方法进行了实验分析。     

基于空地一体多源数据融合构建高精度古建筑模型

中国古建筑具有悠久的历史传统,保护和传承古建筑也成为了目前社会的热点研究问题之一,构建古建筑的实景模型是文物保护的基础和前提。然而,近些年发展起来的基于人工、倾斜摄影测量技术、三维激光扫描等技术构建的三维模型,在古建筑建模的方法和效果上均存在诸多局限。因此,本文提出使用无人机倾斜摄影、无人机环绕摄影、近景贴近摄影等空地一体多源数据融合的方式,实现全方位、无死角的三维模型重建,为获得低成本、高效率、高质量的精细化古建筑模型提供相应理论与技术指导。     

基于学生多源数据的跨域关联和数据分析

高校学生的相关大数据的类型和数量日益增长,但这些多源数据来源于不同部门的各类系统,结构异化,缺乏有效的数据融通与数据共享。针对这一问题,文章采集了教学部门的课程成绩、学生部门的学生基本信息和后勤部门的校园卡刷卡记录,对这些多源数据进行预处理、结构化的操作后,对其进行跨域关联和数据分析。文章通过小规模样本群体的实证分析,得到学困生对群体的影响比学优生更大、经常在学校食堂晚餐的同学课程成绩更佳、在同一群体中年龄小的成绩表现更优等分析结果。     

基于本体论的多源异构数据集成方法研究

大数据时代信息呈指数级爆炸式增长,不同的数据采集、处理和存储方式使得这些海量数据具有来源复杂、结构异构的特点,难以共享和互操作。传统的数据集成方式已经不能适应企业获取信息、使用信息需求。为解决多源异构的数据集成效率和质量问题,基于本体论概念和语言,借鉴本体识别和表达方式,设计了一种领域内表达数据属性与关系的元模型。基于该元模型,对领域内数据建立相应的模型并形成规则,规范和约束了多源异构数据集成过程和质量,提高了数据集成的效率和数据利用率。     

基于多源异构数据的混合式教学效果评价体系研究

后疫情时代,混合式教学模式将成为我国高等教育的新常态,然而混合式教学评价的数据来源多样、数据结构各异、数据类型复杂,构建科学合理可靠的混合式教学效果评价体系尤其重要.文章在对混合式教学效果评价研究现状评述的基础上,从评价原则、评价主体、评价内容、评价结果四方面提出混合式教学效果评价体系,并设计评价指标、打分规则和量化方...     

基于三维GIS的多源数据集成技术

支持不同的数据存储方式是三维GIS的重要能力之一。探讨了多源数据的集成技术,给出了支持多源数据的3种方式,重点介绍了使用C++类DLL和虚函数机制的实现技术。     

基于物联网的智能家居系统及其关键技术

基于物联网的智能家居系统正在成为研究热点。文章从系统功能与结构方面提出了基于物联网的智能家居系统方案,进而探讨了该智能家居系统的实现方法及关键技术。     

基于语音识别技术的智能家居网关系统设计

针对目前市场上语音控制家居产品的语音识别必须在服务端进行,在缺乏互联网情况下则无法使用,以及智能家居设备采用有线组网方式导致升级维护成本高的问题,设计一款采用WiFi、蓝牙等无线混合组网技术搭建的异构家庭网关,可以动态添加设备,组网灵活方便且成本低,即使在断网情况下,网关也可自动切换到本地语音识别。为此,使用基于上下文相关的GMM-HMM算法训练声学模型与语言模型搭建语音识别引擎,采用BP神经网络学习算法实现语音智能控制。测试结果表明,系统功能基本符合预期,在断网情况下系统仍可以进行语音识别并对家庭设备进行语音控制。     

基于自适应控制的多智能体一致性跟踪系统设计

针对多智能体系统的一致性问题,基于自适应控制策略设计了多智能体一致性跟踪系统。该多智能体自适应一致性跟踪系统由硬件部分和软件部分组成。硬件部分包括自适应控制器模块与通讯模块;软件部分包括自适应控制模块和智能体调度模块,从而完成多智能体系统的一致性跟踪运行。实验结果表明,相比于传统的非自适应算法,所设计的多智能体自适应系统的一致性得到了显著改善,验证了该多智能体系统设计的有效性。     

公众出行信息服务多源数据融合挖掘技术研究

分析了公众出行信息特征及影响出行线路选择的因素,设计了多源交通数据融合挖掘的系统框架,并研究了其中的多源数据相关度计算、层次化子空间聚类及联合聚类挖掘等关键技术。理论分析及实验结果表明,系统对于多源交通数据的融合分析及高维数据的降维聚类具有良好的处理能力及可扩展性。     

多传感器数据融合系统

介绍多传感器数据融合的模型和基本方法及其在智能传感器中的应用。文中还给出几个数据融合在智能传感系统中的应用实例。     

基于信息融合技术的结构损伤诊断方法

为提高结构损伤识别的准确率,将多源信息融合技术引入到结构损伤诊断中．在介绍多源信息融合技术的基本理论、功能模型、级别分类和数学方法的基础上,将2种或多种结构损伤识别方法提取的损伤特征向量进行特征级融合,建立了基于信息融合的结构损伤诊断方法．在钢筋混凝土板损伤试验中测试其模态信息,利用基于信息融合的结构损伤诊断方法进行裂缝位置识别,并与单独使用模态应变能法和柔度法进行损伤识别的结果进行对比．结果显示基于特征级信息融合的结构损伤诊断方法能够准确识别单一损伤识别方法无法识别的结构损伤,对于多位置损伤识别亦有效果．基于信息融合的结构损伤诊断方法具有良好的损伤敏感性．不同的信息融合算法有不同的适用范围,在实际结构健康监测中,要通过详细分析选择合适的多源信息融合算法．