基于多征兆信息融合理论的柴油机故障诊断

信息融合理论在故障诊断领域中得到广泛应用 ,为复杂机械故障诊断提供了一种新的方法。在研究了多传感器决策层融合理论—— Dem pster- Shafer证据理论及其算法的基础上 ,提出了一种基于多征兆信息融合理论的故障诊断方法。以柴油机活塞和缸套之间的磨损为例 ,论述了该方法的实施过程。结果表明 ,多征兆信息的信息融合诊断方法具有良好的稳定性和容错性 。

基于信息融合理论和波动方程的地震地质统计学反演

通过对地震、测井等地学信息的空间结构进行研究 ,为三维地质建模提供变差函数模型。针对中国陆相复杂油储地质特点 ,提出了有效的随机建模方法。实现了基于波动方程的地震地质统计学反演方法 ,获取了一系列波阻抗实现。采用信息融合方法 ,挖掘所有实现中的确定性信息。采用概率统计方法 ,研究反演结果的置信度。

基于信息融合理论的新农村建设评价指标体系研究

为了克服新农村建设评价指标体系确立的主观性,一是通过对指标体系历史文献的统计频度分析确立指标体系一,二是根据评价指标体系设立的原则确立指标体系二,对不同专家学者给两指标体系权重的打分结果规一化后再运用D-S理论进行信息融合,从而选取相对权重较高的指标形成相对科学的新农村建设评价指标体系,并以连云港新农村建设指标体系为例给出了实证研究。

2007年国际信息融合会议(ICIF'2007)快报——暨“多源信息融合理论”大讲堂

1ICIF’2007简介 由国际信息融合协会（ISIF，International Society of Information Fusion）和西安交通大学联合主办的2007年国际信息融合会议（ICIF’2007）暨“多源信息融合理论”大讲堂于2007年8月22日至28日在西安交大南洋大酒店召开。这是首次在我国召开的国际信息融合会议（ICIF2007），这次国际信息融合会议吸引了众多的信息融合方向的学者，其中不少学者都是国际信息融合界的大师，他们是：X．Rong Li教授、Nageswara S．Rao博士、Rick S．Blum教授、

基于信息融合理论的冲击矿压预测模型

现阶段通常采用多种监测方法对冲击矿压发生、发展过程的各重要指标进行监测,在此基础上对比分析监测指标值,实现对冲击矿压的精确预测。由于受环境、设备、采矿技术条件等因素的影响,监测指标值可能存在不一致,甚至互相矛盾的现象,增加了冲击矿压的预测难度,影响了矿山的正常生产。为提高冲击矿压预测的准确性,以某矿为例,首先联合采用综合指数法、钻屑法、声发射法和电磁辐射法对危险区域进行监测,计算该区域冲击矿压的危险指数,确定该区域处于各危险状态的概率指数;然后将计算得出的概率指数作为预测指标的证据源,运用信息融合理论构建了冲击矿压预测模型,融合上述4种监测方法的预测结果,最大限度地降低各预测方法间的冗余和矛盾信息。研究表明:所构建的冲击矿压预测模型极大地提高了冲击矿压的预测精度,可供类似矿山参考。

信息融合理论在某指控系统中的应用

基于实际工程背景 ,提出了对某型防空指挥系统空中运动目标航迹进行信息融合的有关理论和方法 。

信息融合理论与应用

本文综述多源信息融合的一般理论,包括基本概念、促进信息融合发展的主要动因、信息融合理论的主要研究内容、现有理论和方法等;同时还就其在军事、民用高技术、人工智能等方面的应用进行了讨论。作者对于这一新兴科学领域未来的发展趋势做了展望,指出其发展对我国国防建设和高技术发展的重要意义。

当代物联网环境下信息融合基础理论与技术

自改革开放以来,我国的经济有了很大的发展,随着大数据时代的到来,时代的飞速进步,信息技术的水平也越来越高,物联网技术广泛应用与日常生活中。物联网技术实现物品信息的网络互连的技术就是。而物联网技术的应用也使得人们的生活水平得到了很大的提高。本文浅谈当代物联网环境下信息融合基础理论并对其关键技术进行简要分析。

对于带未知有色观测噪声的反卷积系统的信息融合辨识

针对一种反卷积系统,基于自回归滑动平均模型(ARMA模型),当观测噪声为一种特定的有色噪声时,提出一种辨识算法,该算法的核心是用逐阶次讨论相关函数的方法得出相应的有解线性方程组,利用该算法可以得到对有色噪声模型参数的无偏估计.为了提高估计的精确度,多传感器信息融合理论被用在其中.证明了估计的收敛性,并用一个Matlab仿真例子作了说明.

基于物联网环境下的信息融合基础理论与关键技术研究

在国家经济不断发展的今天,物联网技术应用范围逐渐增多,随着物联网技术的运用,人们生活质量大幅度提升,可见,物联网技术已经成为现代社会不可缺少的一部分。为进一步加强物联网技术在现实社会中的运用,加深人们对物联网技术的了解,本文将分别对基于物联网环境的信息融合基础理论与关键技术展开研究。

基于信息融合的动态神经网络光伏功率预测

光伏发电由于受到外界环境的制约,发电波动较大,很难保证高比率的接入,精准预测光伏功率能在提高光伏使用率的同时保障电网的安全运行和调度。在此背景下,提出一种新型光伏功率预测方法,以动态神经网络模型为构架,充分考虑各种制约光伏发电的影响因子,将其进行加权融合成一个综合影响因子λ,并用改进的共轭梯度算法对运算进行优化,针对功率波动较大的时刻,通过缩短预测时间间隔、增加隐含层层数提高预测精度。最后在岳阳临湘县民禹光伏电站进行实际验证。经验证预测方法可行有效,且精度较高。

电商直播软硬信息对消费者响应的影响

以信号传递理论的软硬信息融合模型为研究框架,建立电商直播消费者响应的影响因素理论模型,将消费者响应影响因素分为软信息和硬信息,采用文本挖掘与内容分析方法构建LDA主题模型,并运用深度学习等方法量化变量,基于302场直播现场数据验证模型与假设。研究结果表明:在硬信息中,评论数量与产品销量呈U形关系,与口碑推荐数量呈倒U形关系。在线观看数量、收藏数量、粉丝数量均显著正向影响消费者响应。在软信息中,主播产品描述性文本的情感积极性、语义丰富性、文本可读性均存在积极作用。

推进教育信息化理论的发展与创新——评《融合与创新:教育信息化理论发展》

我国教育信息化工作持续开展近20年,既取得了不斐的成绩,也出现了一些现实性的问题与不足。对此,我国的专家学者和教育工作者应当实事求是地归纳、评估与总结我国教育信息化的发展现状,并以教育信息化的健康发展为目标持续优化教育信息化的实践举措,进而在已有成绩的基础上有效促进教育信息化理论和实践的融合与创新。

二型模糊决策理论与方法研究综述

二型模糊集(type-2 fuzzy set,T2FS)是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合,其具有表示更深层次不确定性的优势,能够极大程度地增强对客观世界不确定性的刻画能力.因此,近年来围绕二型模糊环境下的决策理论与方法研究得到了蓬勃发展.鉴于此,对二型模糊决策理论与方法进行系统性综述,梳理该领域的发展脉络,阐明现有工作的研究态势,总结二型模糊信息集成与决策的主要研究成果.首先,介绍二型模糊集的发展历程和基础理论研究现状;然后,分别针对基于二型模糊信息的决策基础理论(信息融合理论、偏好关系理论和测度理论)以及决策方法的研究现状进行概述;最后,对二型模糊决策理论与方法的未来研究方向进行展望.

高精度地形测量数据获取与融合研究

高精度地形数据是地理信息系数,城市规划等多个领域至关重要的信息来源。本论文针对当前高精度地形测量数据获取与融合进行了详细的研究。首先,阐述了地形测量的重要性,并对几种主要的地形测量手段,例如遥感卫星、无人机以及地面激光雷达等进行了介绍,并对各自的优缺点进行了比较。接着,引入多源信息融合理论,提出一种新型的融合算法,针对数据特性以及测量误差,充分提取并利用不同测量源中的有效信息,提高地形数据的精度以及一致性。通过模拟实验,该算法在地形数据的获取与融合中表现良好,明显提升了地形数据的精度,并减小了多源数据之间的冲突。最后,以实际地形数据为例,验证了该方法的实用性及其效果。本论文的研究成果提供了一个有价值的参考,对于提高地形测量数据精度以及多源数据融合有着广泛的应用前景。

小样本ATS测量不确定度评定方法研究

提出一种基于灰色系统理论和贝叶斯信息融合理论评定小样本自动测试系统(Automatic Test System,ATS)测量不确定度的新方法。该方法在已有测量不确定度灰色评定模型的基础上,引入灰色关联理论,建立新灰色评定模型,并引入贝叶斯信息融合思想,融合历史测量数据和当前测量数据的评定结果,得到最终测量不确定度。以某ATS测量链中具体的传递单元作为实例,按该方法计算测量不确定度,并将评定结果与其他常用方法评定结果进行比较,达到很好的一致性,且该方法评定小样本ATS静态测量得到的结果准确度高,评定小样本ATS动态测量,更符合其动态测量特性且计算量小。