【摘 要】
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采用基于推理的数据融合方法,将Dempster-Shafer证据推理应用于煤气管道的检测实验中。通过用多个传感器对煤气管道损伤信息进行采样,提取特征量,利用神经网络进行融合识别,
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采用基于推理的数据融合方法,将Dempster-Shafer证据推理应用于煤气管道的检测实验中。通过用多个传感器对煤气管道损伤信息进行采样,提取特征量,利用神经网络进行融合识别,然后把神经网络的输出值归一化后作为证据,利用Dempster合成法则进一步对所得数据进行融合,提高可信度,有效地决策识别出管道的损伤类型。本实验显示了D-S证据推理具有较强的处理不确定性信息的能力,结果证明了该方法的正确性和有效性。
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