粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

自适应窗口滑动的物联网数据流典型相关分析

针对传统的数据流典型相关分析算法没有考虑数据流速率的动态变化特性,不适用于物联网实际情况的问题,提出一种基于自适应窗口滑动的数据流典型相关分析算法,依据数据流速率变化,设计自适应的窗口滑动策略,并动态调整滑动窗口。实验结果表明,可以保证物联网数据流典型相关分析的实时性、准确性和高效性。     

基于分数阶积分的发动机在线检测数据融合技术

物联网下发动机检测数据的准确性是实现发动机在线故障诊断技术的技术瓶颈.提出了基于分数阶积分算子的物联网下发动机检测数据的融合算法,探讨了分数阶积分算子在信号处理中的应用特性,建立了基于分数阶积分算子的发动机检测数据融合处理模型,并通过0.5阶积分算子在发动机油温远程检测数据融合处理实验中的应用,实现了对发动机检测信息的...     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

一种基于多源异类信息统一表示的多传感器数据融合算法

针对异类多传感器所获信息在形式上的多样性和复杂性,分析了由多源异类信息所构成的目标特征空间的结构,运用集合空间理论构造出多源异类信息统一的表示形式,并基于Kalman滤波给出了一种适用于多种异类信息的数据融合算法。     

数据仓库的多维数据分析器设计与实现

实现多维数据分析是数据仓库系统需要具备的一个主要功能，它接受用户的多维数据查询请求，生成多维数据集，为建立数据挖掘模型提供基础效果。本文讨论了基于Microsoft SQL Server2000的多维数据分析器的实现。简要介绍了多维数据分析的基本原理，并在DSO、ADO／MD及MDX（多维数据表达式）等技术的基础上，构造了一个多维数据分析器。最后，给出了多维分析器的实现实例。     

基于信息融合技术的机械系统故障诊断框架研究

通过基于信息融合技术的机械系统故障诊断框架的分析,结合故障诊断的一般过程,建立了一个通用的贯穿整个故障诊断过程的、基于信息融合的机械系统故障诊断框架,并通过分析对比证明了此框架的优越性、可行性和有效性。最后成功地将此框架应用于某型自行火炮发动机故障诊断。     

基于变精度粗集模型的定量数据挖掘算法

为了解决定量数据中存在噪音数据或数据不完整的问题，并能从这些定量数据中挖掘出有效规则，在变精度粗集模型(VPRS)的基础上，采用定量数据的模糊处理方法，研究了定量数据挖掘算法。该算法可以从定量数据中挖掘出更客观、有效的决策规则。     

多传感器多模型动态系统交互式数据融合估计的一种算法

基于多传感器多模型信息,给出了目标状态基于全局信息融合估计的一种新算法,并通过计算机仿真验证了这种算法的有效性。     

滚动轴承设计的多维数据集方法

通过建立滚动轴承设计相关的数据库、多维数据集以及使用的关键性能指标（KPIs）,实现滚动轴承设计的智能化。     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Roughsets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理 .基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视 .笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法 ,与传统算法相比 ,该方法更易于在计算机上实现     

矩形块划分的二维空间数据挖掘算法及其应用

空间数据挖掘的研究是当今极具发展前景的领域,也是一个广阔的研究课题,它是在大量空间数据中进行知识发现的技术.针对基于矩形块划分的二维空间数据挖掘问题,本文运用动态规划法实现了一个近似度上界为2的多项式算法,并分析了算法复杂性.实现的算法可以直接应用于数据挖掘、数字网格划分与评估、数据分割、数值地形曲面的简化等问题.     

基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法

为了从被噪声干扰的各个传感器测量值中获得更准确的测量结果,提出了一种基于小波去噪和多传感器数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验的结果都表明：由该算法重建得到的各个传感器的重建数据的方差低于传感器测量值的方差,可以认为多传感器数据重建算法给出了对每一个传感器的更为准确的测量结果。     

基于粗集理论的C3I信息融合性能评估方法

讨论了基于粗集理论的信息融合系统性能评估的理论和方法, 以C³I的应用为背景建立了信息融合性能指标体系. 给出基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤和确定评估指标权值的算法, 尤其是在有信息遗失情况下的信息处理方法. 同时提出一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构, 通过软件测试的方法, 对融合算法进行测试与评估, 实现了对融合算法选择和参数选择的指导, 实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于数据融合的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电(CR)网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰.数据融合是协作的频谱感知的关键技术.对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示最大后验概率准则和贝叶斯准则在认知无线电的环境中有优越的感知性能.     

一种基于关联规则的属性值约简算法

数据约简是数据挖掘中的一个重要领域．将属性值约简和关联规则挖掘相结合．给出了支持度、置信度、属性值重要性的定义．在此基础上．提出一种新的用来进行数据挖掘的算法——基于关联规则的属性值约简算法．     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.     

基于多传感器数据融合的入侵检测模型

入侵检测是保障网络安全的一种重要手段。提出了网络安全中基于多传感器数据融合技术的入侵检测模型,并对入侵检测系统的体系结构进行了详细介绍。     

基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法

针对现有的多聚焦图像融合算法,在抗噪性能、图像连续性以及时间复杂度上的不足,提出了一种基于多维自适应滤波与泊松融合的多聚焦图像融合算法。首先,对统一尺度的源图像构建梯度矩阵,并设计尺度分段的多维自适应核函数对矩阵进行分割;然后,引入判定条件,对泊松重建中的图像边界进行伪边缘抑制,得到纯化后的全聚焦图像;最后,将抗噪算法与融合算法分别对比其他算法模型,进行综合比较,通过6种图像质量评价指标来评估融合性能与效果。结果表明：本文算法不仅有良好的运行效率,清晰的视觉观感,而且在评价因子上有更理想的数据结果。可见,不论主观还是客观上来看,该算法都具备明显优势。     

多传感器信息融合中的概率数据关联算法

多传感器信息融合是现代C3I系统中的一项关键技术,在军事和民用方面有着极为广泛的应用背景,是目前科技界的一个热门研究.本文提出利用PDA(Probabilistic Data Association)算法最优性能状态来有效减少目标跟踪门内无效观测的数量,达到改善算法性能的目的.通过理论分析,证明本方法的有效性,尤其在强干扰的环境中更为明显.