简介：摘要：提出一种适应多维数据融合系统的多维数据融合算法。定义适应安保工作特点的信息共享策略,存储策略和应用模式。解决的就是多种数据资源、跨平台业务、非标系统等带来的数据壁垒问题。实际上，突破不同属地、不同数据源、不同网络、不同厂商的数据融合，打造可规模化实战应用的解决方案。实现车、卡口数据、特征值数据在同一平台下全面打通人、车、物多维数据的融合分析。

简介：雷达分布式检测的融合准则一般采用的是Neyman-Pearson准则,首先简单分析融合规则和各局部传感器判决规则之间的关系,并利用遗传算法实现融合准则和各局部传感器判决规则的最优搜索,但目前分布式检测各种融合算法只适用于单目标,因此,提出利用区域映射法将检测区域进行分区检测,使单目标分布式检测融合算法与多目标区域检测联合检测,同时单个区域分布式检测采用遗传算法进行优化,最终达到对多目标的分布式检测最优融合。最后给出了数值仿真,仿真结果表明,该方法具有一定的可行性。

简介：摘要研究目的基于专家主观信息在当前土地评估中的关键作用，将专家信任度和评估数据的主观信息进行分组合并，提高评估结果的准确性和可信度。研究方法基于模糊测度理论，分析土地评估中“专家信息”整合中需要解决的问题，建立融合准则和信息融合模型。研究成果推导了专家评估信息融合的基本算法，并对专家评估信息进行了有效建模和集成，并将其应用于实际的土地评估中。研究结论该方法可以提高专家主观评价的可信度，提高评价的准确性，挖掘和利用更高层次专家信息的价值。

简介：摘要:随着工业4.0的推进，在工业中对伺服电机的应用更加普及，特别是机床、印刷设备、包装设备、纺织设备、激光加工设备、机器人、自动化生产线等行业。对于印刷设备、卷绕设备等配合多组伺服电机，对伺服电机的转速有精确的要求的企业生产中，需要满足对设备产品的规格要求来降低生产浪费。通过高精度融合算法对伺服电机进行控制，可以实现对伺服电机的精确控制，相互配合使完成生产要求。

简介：摘要：电力系统设备某些部分的温度异常升高与存在故障相符，电气设备的关键部件的高温会导致电力设备的性能下降或损坏，影响电力系统的健康状况。因此，监测电气设备的温度是支持电力系统安全稳定运行的重要手段之一。

简介：摘要：针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法。

简介：摘要为了消除和减小滑坡变形多点监测中的误差，正确评价滑坡体的整体工程地质特性及其时效性，采用基于交互式融合算法对西南某滑坡变形进行动态分析。在融合了监测年间的水平位移和垂直位移数据后，综合判断滑坡体的依时性工程特性。融合结果表明该滑坡体先后经历了缓慢变形期、匀速变形期、加速变形期和急剧变形期，表明该滑坡体具有阶段性变化的特点，且降雨入渗是引起该滑坡发生位移变形的主要因素，结果符合滑坡体变形特征的自然规律。同时修正了传统方法不考虑传感器自身因素的局限性，合理利用融合方法的互补性，消除了部分传感器采集数据的模糊性、不确定性和随机性，证明了该方法在滑坡动态变形监测与分析中具有有效性和可行性。

简介：比如Java和Matlab的跨语言调用、Eclipse插件技术等,其中M文件编辑和编译插件、系统帮助插件、结果显示和比较插件只依赖于Eclipse平台,并以M文件的编辑和编译插件为例示范了如何开发Eclipse插件

简介：粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。

简介：基于多小波变换方法，提出了一种针对多光谱图像和全色图像的像素级遥感图像模糊推理融合算法。该算法首先利用IHS变换对多光谱图像进行颜色空间转换，然后对1分量和灰度拉伸后的全色图像进行多小波分解分别得到高频部分和低频部分图像。针对高频图像抗噪能力差的问题，提出了一种基于模糊推理的加权融合规则。对融合后的图像进行多小波重构和IHS反变换得到融合后的目标遥感图像。这种融合算法既保留了多小波变换在图像融合中的优点，同时也克服了传统融合规则会引起的图像模糊、噪声敏感的问题。实验结果表明，该方法在增加图像信息、增强图像目标特性和提高图像清晰度等方面有较好的融合效果。

简介：研究了目前常用的遥感图像融合方法，提出了基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合方法，分析了用于独立分量分析的目标函数（如峭度、近似负熵和互信息），给出了独立分量分析的优化快速算法，并详细描述了提取源信息独立分量的具体步骤。最后，将独立分量分析法应用于高分辨率光学图像和低分辨率光学图像的融合，与采用主分量分析法融合的图像相比，图像质量得到很大的提高。

简介：摘要绝大多数电网规划方案无法反映其对未来各种不确定因素的适应程度，因此，如何更好地建立一套对电网规划过程中多指标间的数据分析和评估方案，使其更加准确地反映各指标在电网规划中的影响，从而降低经济、人力、社会成本，在电网规划方案中有必要研究指标间的相关性，以弥补现有决策方法中存在的不足。本文探讨了电网规划指标的相关性分析及融合算法的相关内容，旨在提供一定的参考与借鉴。

简介：将交互式多模型（IMM）算法应用到分布式多传感器融合跟踪系统中,代替原有系统的单模型Kalman滤波,推导出了分布式多传感器交互式多模型信息融合算法,并通过仿真实例验证了算法的效果。

简介：针对多聚焦图像，提出了一种DE（差异演化）搜索策略应用于图像融合子块寻优的算法，对同一场景两幅严格配准的源图像的清晰度恢复进行了深入研究。融合过程是首先将已经配准的源图像分割成若干个子块，然后采用一个清晰度评价函数选取清晰的图像块形成融合图像。该方法的创新之处在于，把图像子块的大小作为遗传染色体，经过交叉、变异和选择等操作，以便得到全局意义上的最优解。实验对比结果表明，该方法超过遗传算法和其它传统的多聚焦图像融合法。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，随着科技的进一步发展，故障诊断的相关技术也得到有效发展，且人们对故障诊断的相关研究也逐渐增多，特别是电路领域当中，对故障的诊断逐渐受到广泛关注。目前，电路故障在诊断中主要的方法为故障字典算法、K故障诊断算法、故障频率诊断算法等。其中，较为常见的故障诊断方法为故障频率诊断算法。对于电路故障而言，由于其发生故障的频率较高，且原因较为复杂，因此，需要不断加强对电路故障诊断的研究。对于电力电子电路而言，其通常与数字以及模拟等相关电路均不相同，其相关器件所具备的过载能力一般比较小，而且受损的速度比较快，仅为10微秒之内，这种情况下，就无法对可能出现的故障进行提前获取。在对传统故障进行诊断的时候，通常是按照其所输出的波形对缓变的故障进行判断，但是，无法对快速、突变的故障进行有效识别。为了有效避免该缺陷，提出了以粒子群优化算法为基础的电路的故障诊断。其通常可以使粒子群当中所包含的粒子的具体空间位置以及具备的速度进行相应的更新处理，在对故障进行诊断中获取更加准确的数据。

简介：摘要：本论文探讨了船舶自动识别系统（AIS）轨迹与雷达目标轨迹动态信息融合的算法，以提高航海安全和船舶交通管理效率。通过综合分析AIS数据和雷达APRA数据，我们开发了一种高效的数据融合算法，能够准确地跟踪船舶的位置、速度和航向信息。该算法采用了先进的数据处理和滤波技术，能够有效地识别虚假目标和减少数据噪声的影响。研究结果表明，船舶AIS轨迹与雷达APRA目标轨迹动态信息融合算法在提高船舶交通监测和管理方面具有潜在的应用前景，可为航海领域的决策支持提供重要帮助。

简介：高程测量的方法较多，其中精度最高的是几何水准测量，但是几何水准测量的工作量大，因此在困难地区多采用GPS高程拟合的方法。本文采用多种GPS高程拟合算法进行计算，经试验成果的比较、分析，GPS高程拟合在某地区可以达到四等水准测量的精度要求，能够解决该地区四等水准测量需求。

简介：布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

简介：摘要：本论文主要研究了基于灰色系统理论与熵权方法设计的目标威胁评估模型与火力分配方案，使火力资源得到合理有效的分配，提高末端防空体系作战效能。

简介：针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则，对高频子带系数采用混合的融合方法，即对于低层，采用基于区域方差选大的融合方法，对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明，该融合算法可以获得更多的细节信息，能获得较理想的融合图像。