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一种新的数据融合方法——广义融合法 被引量:3
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作者 魏彦飞 耿建平 +3 位作者 施浒立 李景景 李林 徐希坤 《天文研究与技术》 CSCD 2016年第3期318-325,共8页
数据融合的目的是合并或者综合多个数据集,成为一个完整的性能更好的数据集。基于广义延拓插值外推法提出建立两组或两组以上方程解集和数据序列融合优化的数学模型,称之为广义融合法,此方法能充分发挥数据和量测资源的潜力,运用创新的... 数据融合的目的是合并或者综合多个数据集,成为一个完整的性能更好的数据集。基于广义延拓插值外推法提出建立两组或两组以上方程解集和数据序列融合优化的数学模型,称之为广义融合法,此方法能充分发挥数据和量测资源的潜力,运用创新的集成和互校算法,解决数据融合面临的难题。介绍了广义融合数学模型的建立和求解方法的主要步骤;对模型中权值的分配原则做了分析;最后应用于卫星导航数据处理领域。实验证明该方法实用性好,数据平稳性好,外推稳定度高,有望成为一种新的解决数据融合问题的普适求解方法。 展开更多
关键词 数据融合 广义融合 广义延拓外推 模型求解 权值分配 卫星导航数据处理
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集成特征选择的广义粗集方法与多分类器融合 被引量:10
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作者 孙亮 韩崇昭 +1 位作者 沈建京 戴宁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期298-304,共7页
为改善多分类器系统的分类性能,提出了基于广义粗集的集成特征选择方法.为在集成特征选择的同时获取各特征空间中的多类模式可分性信息,研究并提出了关于多决策表的相对优势决策约简,给出了关于集成特征选择的集成属性约简(Ensemble att... 为改善多分类器系统的分类性能,提出了基于广义粗集的集成特征选择方法.为在集成特征选择的同时获取各特征空间中的多类模式可分性信息,研究并提出了关于多决策表的相对优势决策约简,给出了关于集成特征选择的集成属性约简(Ensemble attribute reduction,EAR)方法,结合基于知识发现的KD-DWV算法进行了高光谱遥感图像植被分类比较实验.结果表明,EAR方法与合适的多分类器融合算法结合可有效提高多分类器融合的推广性. 展开更多
关键词 集成特征选择 多分类器融合 广义粗集 高光谱
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基于AMD算法的多目标分布式融合
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作者 吕丽平 王丽娟 张玉宏 《电光与控制》 北大核心 2017年第12期106-111,共6页
提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题... 提出一种新的基于广义交叉协方差(GCI)和平均边缘概率密度(AMD)的分布式多目标融合机制。传统的多传感器跟踪算法存在一些难以克服的缺点:如航迹关联性能对关联参数设置敏感,航迹关联计算量随目标个数增加呈指数增加等。为解决这些问题,提出一种适用于多目标的鲁棒性较好的分布式融合算法。首先,将多目标联合后验概率密度近似为关于其AMD的积分布;然后,考虑到不同雷达节点之间的未知的互相关,采用GCI融合算法进行融合。由于航迹关联过程被内嵌在航迹融合过程中,所提分布式融合机制同时进行航迹关联和航迹融合,理论上会更加完备。所提算法借助高斯混合模型实现,试验结果证明其性能相比传统融合算法有很大改善。 展开更多
关键词 多传感器融合 平均边缘概率密度(AMD) 广义交叉协方差(GCI)融合算法 高斯混合模型 后验概率密度
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Generalized Approach to Signal Processing in CollaborativeWireless Sensor Systems for Target Detection
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作者 Vyacheslav Tuzlukov 《Computer Technology and Application》 2011年第5期358-369,共12页
Collaboration in wireless sensor systems must be fault-tolerant due to the harsh environmental conditions at which such systems can be deployed. This paper focuses on finding the signal processing algorithms for colla... Collaboration in wireless sensor systems must be fault-tolerant due to the harsh environmental conditions at which such systems can be deployed. This paper focuses on finding the signal processing algorithms for collaborative target detection based on the generalized approach to signal processing (GASP) in the presence of noise. The signal processing algorithms are efficient in terms of communication cost, precision, accuracy, and number of faulty sensors tolerable in the wireless sensor systems. Two types of generalized signal processing algorithms, namely, value fusion and decision fusion constructed according to GASP in the presence of noise, are identified first. When comparing their performance and communication overhead, the decision fusion algorithm is found to become superior to the value fusion algorithm as the ratio of faulty sensors to fault free sensors increases. The use of GASP under designing the value and decision fusion algorithms in wireless sensor systems allows us to obtain the same performance, but at low values of signal energy, as well as under employment of the universally adopted signal processing algorithms widely used in practice. 展开更多
关键词 Target detection generalized receiver probability of detection probability of false alarm wireless sensor system.
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