【摘 要】
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传感器聚类状态的切换是多传感器数据融合的难点之一，也就是某个传感器在某一时刻应该向哪个方向融合数据的问题。文中采用粗糙集进行知识的获取，把1天内的54个传感器的可融合
【机 构】
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南京邮电大学继续教育学院,南京邮电大学自动化学院
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传感器聚类状态的切换是多传感器数据融合的难点之一，也就是某个传感器在某一时刻应该向哪个方向融合数据的问题。文中采用粗糙集进行知识的获取，把1天内的54个传感器的可融合典型聚类分布作为数据样本空间形成决策表——“数据一融合分布”决策表；然后对一个月内的数据运用粗糙集的知识约简算法，去除冗余的属性和样本；根据神经网络聚类分析方法，形成多传感器数据的融合分布规则。仿真结果表明该模型的分类效率较好、实现传感器聚类分布的判断较快速。
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