文件名称:5555
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [PDF]
- 上传时间：
- 2014-01-07
- 文件大小：
- 193kb
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利用格罗贝斯统计理论剔除系统误差数据。对余下的有效数据，利用模糊理论计算其与估计值之间的模糊
贴近度，并以此确定每个传感器的重要性权重，最后提出数据融合公式实现多传感器的数据融合。应用实例验证
了该方法的有效性。-Grubbs statistical theory eliminate the use of the system error data. The remaining valid data, the use of fuzzy theory to calculate its fuzzy nearness between the estimated value and the importance of each sensor in order to determine the right weight, the last data fusion formula proposed multi-sensor data fusion. Application examples demonstrate the effectiveness of this method.
贴近度，并以此确定每个传感器的重要性权重，最后提出数据融合公式实现多传感器的数据融合。应用实例验证
了该方法的有效性。-Grubbs statistical theory eliminate the use of the system error data. The remaining valid data, the use of fuzzy theory to calculate its fuzzy nearness between the estimated value and the importance of each sensor in order to determine the right weight, the last data fusion formula proposed multi-sensor data fusion. Application examples demonstrate the effectiveness of this method.
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基于模糊数学与统计理论集成的多传感器数据融合方法.pdf