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基于模糊变换的多模型速度结果融合
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作者 朱娜 唐阳山 +1 位作者 甘恬 张康 《内燃机与配件》 2024年第6期125-127,共3页
在不确定分析基础上,为融合多源模型事故再现速度结果,本文提出一种基于模糊变换的多模型结果融合方法。首先对多模型事故再现速度结果离散化,采用K-means聚类获得聚类结果,以各聚类区间数据极值作子区间;根据熵值法得到各模型的信度,... 在不确定分析基础上,为融合多源模型事故再现速度结果,本文提出一种基于模糊变换的多模型结果融合方法。首先对多模型事故再现速度结果离散化,采用K-means聚类获得聚类结果,以各聚类区间数据极值作子区间;根据熵值法得到各模型的信度,用最小信息熵原理将D-S证据理论融合得到的各专家对模型的打分融入到熵值法模型信度中去,对其进行修正;最后以模型信度为权重集与评判矩阵作模糊变换进行综合评判,得最终融合结果。并通过一真实事故案例进行实际应用。 展开更多
关键词 多模型事故速度结果 熵值法 D-S证据理论 最小信息熵 模糊变换
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