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基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统 总被引:1,自引:0,他引:1
高阶神经网络具有容量大,逼近能力强,容错范围广的特点,模糊系统具有较高的模糊语言处理能力,D-S证据理论具有不需要先验概率的优点,故将高阶神经网络,模糊系统,D-S证据理论运用于数据融合系统,可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力。 相似文献
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提出一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法.该方法利用模糊逻辑和神经网络的优势,通过数据融合充分利用各种信息,提高诊断的精度.经箅例证明,该方法可靠、有效,对于复杂装备的故障诊断有一定意义. 相似文献
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提出一种基于模糊神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法。该方法利用模糊逻辑和神经网络的优势,通过数据融合充分利用各种信息,提高诊断的精度。经算例证明,该方法可靠、有效,对于复杂装备的故障诊断有一定意义。 相似文献
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基于D-S证据理论和BP算法的直流电机故障诊断研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于D-S证据理论和BP算法的故障诊断方法,通过分析直流电机的故障机理,得到电机在不同故障情况下表现的信号特征,给出了基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器数据融合技术的直流电机故障诊断方法,利用多源信息间的冗余性和互补性,有效提取故障特征信息,提高了诊断的可靠性和灵敏度. 相似文献
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对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。 相似文献