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摘要:
针对具有多个特征指标的目标识别问题,提出了一种新的模糊传感器数据融合方法.该方法由最大最小隶属度函数得到相对距离矩阵,通过求解总偏差最小的数学规划问题,确定各特征的权重,从而给出目标识别算法,提高了目标识别结果的客观性.应用实例验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于偏差的多传感器目标级融合方法
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 模糊多传感器 数据融合 目标识别 偏差
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 22-23,26
页数 3页 分类号 TP274.2
字数 2016字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2009.01.008
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 万树平 江西财经大学信息管理学院 71 1065 18.0 30.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊多传感器
数据融合
目标识别
偏差
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
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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