原文服务方: 科技与创新       
摘要:
文章以运动目标分类为例,介绍了在无线传感网络中利用信息决策融合对两种车辆进行分类的过程.在单节点上采用最大似然分类器,并通过多节点的贝叶斯决策融合,然后对原有融合算法改进,在融合中加入了距离的影响.并利用真实的两种车辆的测试集数据进行实验,观察融合结果.实验表明,融合的结果与训练数据的数量有关,多节点的融合结果比单个节点的精确,并且加入距离信息后可以提高类型识别正确率.
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文献信息
篇名 决策融合算法在车辆类型判断中的应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 数据融合 决策融合 无线传感网
年,卷(期) 2008,(31) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 291-293
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.31.122
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵群飞 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 58 494 12.0 17.0
2 胡丰全 上海交通大学图像处理与模式识别研究所 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据融合
决策融合
无线传感网
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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总被引数(次)
202805
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