最优加权融合相关论文
对于带自回归滑动平均(ARMA)有色观测噪声的多传感器为广义离散随机线性系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子......
利用BP，RBF神经网络、支持向量机（SVM）不同信息融合模型对高速公路隧道中失效CO传感器数据融合研究，比较了单一融合模型融合效果和不同......
应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(ARMA)新息模型、白噪声估值器和观测预报器,在线性最小方差最优加权信息融合准则下......
应用现代时间序列分析方法和白噪声估计理论，基于线性最小方差意义下按标量加权最优信息融合准则，对于带白色和有色观测噪声的多传感......
以冶炼烟气制酸SO2转化率为研究对象,针对单一BP或RBF神经网络,预测SO2转化率存在的过学习或网络速度收敛慢的问题,利用最优均方误......
提出了一种改善分布式检测数据性能的集中式最优加权融合算法,建立了该算法的数学模型,进行了严格的算法推导与实例论证。仿真结果......
由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确......
近年来，石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性，并实现对事故的早期预警，基于多......
提出了集中式最优加权融合方法估计分布式参数的数学模型,并进行了严格的公式推导.仿真结果表明,该方法在数据处理的精确性和稳定......
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,并通过对观测方程的状态变换,将带有色观测噪声的系统变换为等价的带相关......
对于带多传感器的广义线性离散随机系统，应用奇异值分解，将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统，提出了基于变换后的状态融合器构造......
