7、圖像融合是數據融合技術在數字圖像處理方面的一個應用。
11、航跡相關和航跡融合是多傳感器數據融合技術中最基礎的部分。
15、提出了一種基於多傳感器數據融合的糧庫温度監測系統，給出了數據融合算法。
19、本文提出了多傳感器網絡信息數據融合技術。
23、傳統空情數據融合時對觀察哨數據多采用定*判斷方法，難以真實體現數據的量化作用。
27、本文研究了多傳感器組合系統的智能化數據融合方法。
31、提高識別*能的一個有效的方法是融合多個模板和多個指紋的數據融合技術。
35、多傳感器數據融合技術已廣泛應用於遙感圖象處理方面。
39、實踐表明粗糙集理論在數據融合領域具有重要的應用價值。
43、為了提高數據處理的精度，提出了一種適用於單傳感器系統的數據融合方法。
47、因此數據融合方法優於傳統的算術平均值法，特別適合於加速度傳感器靜態模型參數的辨識。
51、採用D-S*據理論的多規則數據融合技術，建立了車輛位置信息和方向信息判決規則。
55、文中提出的數據融合機制具有很好的擴展*，非常適合大規模分佈式網絡環境的特點。
59、*據推理廣泛應用於不確定推理和數據融合等許多方面，但D -S合成規則對於高衝突*據的處理不是十分合理的。
64、文中具體描述了協調規劃控制的過程，它集數據融合、路徑規劃和跟蹤控制於一體。
68、把該方法應用於結構光的三維重構中，實驗結果表明計算精度能滿足三維數據融合的要求。
72、基於影像特徵級數據融合的遙感圖像重構是在突出目標地物的空間結構和紋理特徵情況下的信息融合。
76、首先，本文在討論了數據融合相關技術的基礎上，對電視跟蹤儀高精度的角度測量和雷達高精度的距離測量作點跡融合。
80、在實物反求中，往往需要將從各個不同視角測得的點雲數據進行多視定位，統一到一個全局座標系下，並經過數據融合使之能夠便於後續的模型重建。
84、提出了液*供應系統健康狀況的定量綜合評價指標———健康度，將基於模糊集的數據融合方法用於健康度的計算。
88、文中給出了基於不確定度的雙*設備組合後的定位輸出數據融合評定,並給出了新的定位概率圓半徑計算方法,使由雙*設備組成的組合*系統的*參數輸出具有更好的可信度。
2、將故障診斷系統按數據融合的方法分為數據級融合模塊、特徵級融合模塊和決策級融合模塊。
6、從融合的層次結構出發，數據融合技術可分為數據級、特徵級和決策級三個融合層次。
12、在傳感器融合中，集中與分散是指數據融合發生的地方。
17、為研究機載火控系統多傳感器數據融合的方法.
22、然後簇內節點所需傳輸數據進行無損失數據融合，減少控制信息等宂餘數據。
28、針對複合精確制導問題，提出了一種數據融合算法，該方法是一種可將GPS和INS融合制導的技術。
33、比較各種數據融合方法的優缺點，並利用主成分融合方法進行研究區的分離。
38、採用數據融合技術是提高測控系統跟蹤測量能力的有效手段。
44、提出根據手爪上的多個指力傳感器的輸出變化，通過數據融合方法得到腕力的數值。
49、針對傳統的入侵檢測系統存在的誤*率高、存在告*洪流、告*孤立等缺點，引入了數據融合方法，提出了一個分佈式入侵檢測中的數據融合模型。
54、然後綜合現有各數據融合模型的優勢，運用混合、分層的融合結構改進自主行駛的有效*和準確*。
61、當採用分佈在不同空間位置上的多傳感器觀測值對測量噪聲干擾下的參數進行融合估計時，數據融合存在時間*與空間*。
66、在結合數據融合和數據挖掘的醫療監護模型的建模方面，採用多層感知器網絡和決策樹方法建立*決策器的模型。
71、提出利用遺傳算法來解決在傳感器存在漏檢、檢測空域中目標個數未知情況下，單平台多傳感器數據融合系統對目標進行檢測時的靜態數據關聯問題。
77、基於該融合公式，*了在單傳感器系統中，當樣本觀測值一定時，分組數據融合的估計效果優於單組算術平均的估計效果；
82、為了更好地進行水輪機調速器的故障診斷，利用D - S*據推理對不同的神經網絡技術得出的結果進行數據融合。
87、提出了一種利用模糊邏輯控制器來在線調節卡爾曼濾波器的自適應數據融合方法，並着重研究了其在GPS/INS組合*中的應用。
3、傳感器融合也稱為(多傳感器)數據融合，並作為信息融合的子類。
9、多傳感器數據管理策略是多模複合制導數據融合的核心問題之一。
16、首先對數據融合的定義、基本原理、融合層次、功能模型、融合方法等幾個方面進行了綜述。
24、採用數據融合技術可以有效地減少網絡中的數據宂餘，獲得更準確的信息，提高數據收集效率。
30、採用加權平均的數據融合技術，探討了編制理想綜合圖件的方法。
37、為了消除上述影響，根據數據融合系統模型，採用BP人工神經網絡對樹葉稀密程度與成像距離進行數據融合處理。
45、將強跟蹤濾波理論與多傳感器數據融合估計方法相結合，提出基於強跟蹤濾波器的多傳感器數據融合估計新算法。
52、該方法利用數據融合技術降低了模糊控制器的輸入維數，簡化了模糊控制器的設計。
58、模型中GIS屬*數據慣穿遙感圖像理解的全過程，是一種高層次的數據融合，且GIS數據特徵的提取、處理和遙感圖像理解是高度並行的。
67、然後提出了一種用於數據融合中態勢評估部分的分級多層黑板模型；
74、本文在DS*據理論的基礎上，結合模糊*論，給出了電子電路故障定位的多傳感器數據融合方法。
81、在這種機制中，雷達可以自發地與其他相鄰雷達進行通信，協同完成數據融合等功能，並能自主地尋找轉發路徑，將有效數據返回到指揮中心。
89、討論了通過二維激光傳感器和全維視覺傳感器提取數據融合技術進行移動機器人定位的新方法 。
5、提出一種“檢測防禦—數據融合分析和數據挖掘—響應”多檢測器數據融合和數據挖掘入侵防禦模型。
14、向量空間數據融合中最難的問題來自於數據的多源*、不一致*。
25、提出了利用多傳感器數據融合的方法估計無人機的狀態參數。
34、信息層採用分佈式數據融合技術，融合處理網絡中各單元節點獲得的目標信息。
42、根據航空火力控制系統的特點，引入一種結合濾波與數據融合的濾波方法——次優濾波法；
53、為提高信息檢索系統的*能，提出了一種多查詢數據融合與正相關反饋相結合的檢索算法。
63、將多傳感器數據融合與數據挖掘技術應用到分佈式入侵檢測中，可連續和全面地提供網絡攻防戰場環境態勢的綜合評估。
73、該方法直接利用圖像信息進行融合，省去了相機時間檢校步驟，避免了由此帶來的誤差，提高了時間匹配的準確*以及數據融合的自動化水平。
83、在距離測量和方向測量方面，本文采用數據融合方法，使各個不同傳感器的單模信息融合成總的單模信息，清掃機器人通過這個總的單模信息來尋找節點到牆面的行走方向。
1、其二是多譜傳感器數據融合技術，包括數據融合層次、數據融合形式、數據融合結構和數據融合方法。
13、本文提出了一種基於多傳感器參數估計數據融合的熱處理爐温度測量方法，給出數據融合算法。
26、實驗數據被用來訓練徑向基函數(RBF)神經網絡，得出的神經網絡結構和參數用於數據融合。
40、人類神經系統是多傳感器環境下最為靈活的數據融合體系結構。
50、針對數據融合和目標識別的特點，提出了基於模糊對向傳播網絡的融合目標識別方法和改進的模糊對向傳播網絡(MFCPN)融合結構。
65、然後，利用圖像化的地層、重力、化探、線環構造和遙感影像數據進行RGB合成，通過HIS變換進行多源地學數據融合。
78、與已有的融合方法相比，文章提出的神經數據融合方法具有非偏倚的統計特*而且不需要關於噪聲協方差的任何先驗知識。
90、由於海上偵察目標區域過大，且時間、精度和不同類型傳感器的原因，使得設計的數據融合系統實用*不強。
18、態勢估計是數據融合體系中的一個重要層次。
32、當待融合的數據為兩個均勻分佈的宂餘數據時，擴展加權平均法是一種效果較好的數據融合方法。
48、深入研究了多傳感器數據融合的理論方法，並實驗研究了數據融合的估計理論在光電經緯儀中的應用，目的是實現對目標狀態的預測。
69、該內核結構採用數據融合加強對精度要求較高的時鐘同步任務的支持。
85、該文提出一個有效的基於徑向基函數神經網絡的模型和狀態數據融合的汽輪發電機智能估計方法。
10、在進行數據融合系統設計時，選擇適當的融合體系結構是首要工作。
36、基於多傳感器數據融合的煤巖界面狀態識別的方法是可行的。
57、如何將天基測量數據同靶場現有的高精度測量帶測量數據融合處理，近年成為數據處理的熱點話題。
79、傳感器輸出各自測得的目標參數和狀態參數到數據融合中心，特殊設計的慣量計算方法抽提出各路信號的特徵參數。
20、多源多尺度地圖數據的組織與管理是多源地圖數據處理、數據融合以及地圖製圖綜合的基礎。
46、將一種新興的隨機加權估計方法應用於多傳感器數據融合，提出了一種將多源信息綜合處理的隨機加權數據融合方法。
75、本文提出了時序有限自動機，用它建立數據融合系統的形式化模型，並且給出了時序有限自動機模型的可達*分析方法，用於分析數據融合系統的*能和行為。
21、最後採用基於*據理論的數據融合方法實現多源信息融合目標識別。
62、經過曲面切片、型值點提取、點列排序、一維*值、數據融合，得到閉曲面四邊形網格圖。
8、面向ITS數據處理方法和技術包括數據質量控制、數據集成、數據壓縮和抽樣存儲、數據融合。
70、介紹一種採用數據融合技術對分佈式檢測參數進行數據處理的方法，可以有效地提高測量結果的精度。
41、通過多源數據融合，將目前GIS中包含的地理信息作為輔助數據，引入到RS圖像分析過程中。
29、對數據融合過程，參數的初始化問題進行了實用*討論；
56、實現了3個激光線結構光傳感器的數據配準和數據融合，得到可用於製鞋CAD和制植CAD的腳形和植形數據。
4、首先介紹了數據融合的分類和異類傳感器數據融合的應用優點。
86、傳統的數據融合算法-卡爾曼濾波算法，在參數選擇上要求較高，選擇不當即導致較大誤差，影響算法效果。
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