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摘要:
针对机器人非视觉多传感器目标识别问题,提出了一种基于改进TOPSIS的多传感器信息融合方法.该方法利用指标隶属度矩阵把多目标识别问题转化为多目标决策问题.通过引入熵权和相对接近度改进TOpSIS,给出多传感器目标识别规则.应用实例验证了算法的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 机器人非视觉多传感器信息融合的TOPSIS法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 机器人 多传感器信息融合 逼近理想点排序方法 熵权 相对接近度
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 209-211
页数 3页 分类号 TP274.2
字数 3198字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.07.064
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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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机器人
多传感器信息融合
逼近理想点排序方法
熵权
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
江西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangxi Province
官方网址:http://www.jxstc.gov.cn/ReadNews.asp?NewsID=861
项目类型:
学科类型:
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