7、图像融合是数据融合技术在数字图像处理方面的一个应用。
11、航迹相关和航迹融合是多传感器数据融合技术中最基础的部分。
15、提出了一种基于多传感器数据融合的粮库温度监测系统，给出了数据融合算法。
19、本文提出了多传感器网络信息数据融合技术。
23、传统空情数据融合时对观察哨数据多采用定*判断方法，难以真实体现数据的量化作用。
27、本文研究了多传感器组合系统的智能化数据融合方法。
31、提高识别*能的一个有效的方法是融合多个模板和多个指纹的数据融合技术。
35、多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面。
39、实践表明粗糙集理论在数据融合领域具有重要的应用价值。
43、为了提高数据处理的精度，提出了一种适用于单传感器系统的数据融合方法。
47、因此数据融合方法优于传统的算术平均值法，特别适合于加速度传感器静态模型参数的辨识。
51、采用D-S*据理论的多规则数据融合技术，建立了车辆位置信息和方向信息判决规则。
55、文中提出的数据融合机制具有很好的扩展*，非常适合大规模分布式网络环境的特点。
59、*据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等许多方面，但D -S合成规则对于高冲突*据的处理不是十分合理的。
64、文中具体描述了协调规划控制的过程，它集数据融合、路径规划和跟踪控制于一体。
68、把该方法应用于结构光的三维重构中，实验结果表明计算精度能满足三维数据融合的要求。
72、基于影像特征级数据融合的遥感图像重构是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。
76、首先，本文在讨论了数据融合相关技术的基础上，对电视跟踪仪高精度的角度测量和雷达高精度的距离测量作点迹融合。
80、在实物反求中，往往需要将从各个不同视角测得的点云数据进行多视定位，统一到一个全局坐标系下，并经过数据融合使之能够便于后续的模型重建。
84、提出了液*供应系统健康状况的定量综合评价指标———健康度，将基于模糊集的数据融合方法用于健康度的计算。
88、文中给出了基于不确定度的双*设备组合后的定位输出数据融合评定,并给出了新的定位概率圆半径计算方法,使由双*设备组成的组合*系统的*参数输出具有更好的可信度。
2、将故障诊断系统按数据融合的方法分为数据级融合模块、特征级融合模块和决策级融合模块。
6、从融合的层次结构出发，数据融合技术可分为数据级、特征级和决策级三个融合层次。
12、在传感器融合中，集中与分散是指数据融合发生的地方。
17、为研究机载火控系统多传感器数据融合的方法.
22、然后簇内节点所需传输数据进行无损失数据融合，减少控制信息等冗余数据。
28、针对复合精确制导问题，提出了一种数据融合算法，该方法是一种可将GPS和INS融合制导的技术。
33、比较各种数据融合方法的优缺点，并利用主成分融合方法进行研究区的分离。
38、采用数据融合技术是提高测控系统跟踪测量能力的有效手段。
44、提出根据手爪上的多个指力传感器的输出变化，通过数据融合方法得到腕力的数值。
49、针对传统的入侵检测系统存在的误*率高、存在告*洪流、告*孤立等缺点，引入了数据融合方法，提出了一个分布式入侵检测中的数据融合模型。
54、然后综合现有各数据融合模型的优势，运用混合、分层的融合结构改进自主行驶的有效*和准确*。
61、当采用分布在不同空间位置上的多传感器观测值对测量噪声干扰下的参数进行融合估计时，数据融合存在时间*与空间*。
66、在结合数据融合和数据挖掘的医疗监护模型的建模方面，采用多层感知器网络和决策树方法建立*决策器的模型。
71、提出利用遗传算法来解决在传感器存在漏检、检测空域中目标个数未知情况下，单平台多传感器数据融合系统对目标进行检测时的静态数据关联问题。
77、基于该融合公式，*了在单传感器系统中，当样本观测值一定时，分组数据融合的估计效果优于单组算术平均的估计效果；
82、为了更好地进行水轮机调速器的故障诊断，利用D - S*据推理对不同的神经网络技术得出的结果进行数据融合。
87、提出了一种利用模糊逻辑控制器来在线调节卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法，并着重研究了其在GPS/INS组合*中的应用。
3、传感器融合也称为(多传感器)数据融合，并作为信息融合的子类。
9、多传感器数据管理策略是多模复合制导数据融合的核心问题之一。
16、首先对数据融合的定义、基本原理、融合层次、功能模型、融合方法等几个方面进行了综述。
24、采用数据融合技术可以有效地减少网络中的数据冗余，获得更准确的信息，提高数据收集效率。
30、采用加权平均的数据融合技术，探讨了编制理想综合图件的方法。
37、为了消除上述影响，根据数据融合系统模型，采用BP人工神经网络对树叶稀密程度与成像距离进行数据融合处理。
45、将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合估计方法相结合，提出基于强跟踪滤波器的多传感器数据融合估计新算法。
52、该方法利用数据融合技术降低了模糊控制器的输入维数，简化了模糊控制器的设计。
58、模型中GIS属*数据惯穿遥感图像理解的全过程，是一种高层次的数据融合，且GIS数据特征的提取、处理和遥感图像理解是高度并行的。
67、然后提出了一种用于数据融合中态势评估部分的分级多层黑板模型；
74、本文在DS*据理论的基础上，结合模糊*论，给出了电子电路故障定位的多传感器数据融合方法。
81、在这种机制中，雷达可以自发地与其他相邻雷达进行通信，协同完成数据融合等功能，并能自主地寻找转发路径，将有效数据返回到指挥中心。
89、讨论了通过二维激光传感器和全维视觉传感器提取数据融合技术进行移动机器人定位的新方法 。
5、提出一种“检测防御—数据融合分析和数据挖掘—响应”多检测器数据融合和数据挖掘入侵防御模型。
14、矢量空间数据融合中最难的问题来自于数据的多源*、不一致*。
25、提出了利用多传感器数据融合的方法估计无人机的状态参数。
34、信息层采用分布式数据融合技术，融合处理网络中各单元节点获得的目标信息。
42、根据航空火力控制系统的特点，引入一种结合滤波与数据融合的滤波方法——次优滤波法；
53、为提高信息检索系统的*能，提出了一种多查询数据融合与正相关反馈相结合的检索算法。
63、将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中，可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估。
73、该方法直接利用图像信息进行融合，省去了相机时间检校步骤，避免了由此带来的误差，提高了时间匹配的准确*以及数据融合的自动化水平。
83、在距离测量和方向测量方面，本文采用数据融合方法，使各个不同传感器的单模信息融合成总的单模信息，清扫机器人通过这个总的单模信息来寻找节点到墙面的行走方向。
1、其二是多谱传感器数据融合技术，包括数据融合层次、数据融合形式、数据融合结构和数据融合方法。
13、本文提出了一种基于多传感器参数估计数据融合的热处理炉温度测量方法，给出数据融合算法。
26、实验数据被用来训练径向基函数(RBF)神经网络，得出的神经网络结构和参数用于数据融合。
40、人类神经系统是多传感器环境下最为灵活的数据融合体系结构。
50、针对数据融合和目标识别的特点，提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络(MFCPN)融合结构。
65、然后，利用图像化的地层、重力、化探、线环构造和遥感影像数据进行RGB合成，通过HIS变换进行多源地学数据融合。
78、与已有的融合方法相比，文章提出的神经数据融合方法具有非偏倚的统计特*而且不需要关于噪声协方差的任何先验知识。
90、由于海上侦察目标区域过大，且时间、精度和不同类型传感器的原因，使得设计的数据融合系统实用*不强。
18、态势估计是数据融合体系中的一个重要层次。
32、当待融合的数据为两个均匀分布的冗余数据时，扩展加权平均法是一种效果较好的数据融合方法。
48、深入研究了多传感器数据融合的理论方法，并实验研究了数据融合的估计理论在光电经纬仪中的应用，目的是实现对目标状态的预测。
69、该内核结构采用数据融合加强对精度要求较高的时钟同步任务的支持。
85、该文提出一个有效的基于径向基函数神经网络的模型和状态数据融合的汽轮发电机智能估计方法。
10、在进行数据融合系统设计时，选择适当的融合体系结构是首要工作。
36、基于多传感器数据融合的煤岩界面状态识别的方法是可行的。
57、如何将天基测量数据同靶场现有的高精度测量带测量数据融合处理，近年成为数据处理的热点话题。
79、传感器输出各自测得的目标参数和状态参数到数据融合中心，特殊设计的惯量计算方法抽提出各路信号的特征参数。
20、多源多尺度地图数据的组织与管理是多源地图数据处理、数据融合以及地图制图综合的基础。
46、将一种新兴的随机加权估计方法应用于多传感器数据融合，提出了一种将多源信息综合处理的随机加权数据融合方法。
75、本文提出了时序有限自动机，用它建立数据融合系统的形式化模型，并且给出了时序有限自动机模型的可达*分析方法，用于分析数据融合系统的*能和行为。
21、最后采用基于*据理论的数据融合方法实现多源信息融合目标识别。
62、经过曲面切片、型值点提取、点列排序、一维*值、数据融合，得到闭曲面四边形网格图。
8、面向ITS数据处理方法和技术包括数据质量控制、数据集成、数据压缩和抽样存储、数据融合。
70、介绍一种采用数据融合技术对分布式检测参数进行数据处理的方法，可以有效地提高测量结果的精度。
41、通过多源数据融合，将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据，引入到RS图像分析过程中。
29、对数据融合过程，参数的初始化问题进行了实用*讨论；
56、实现了3个激光线结构光传感器的数据配准和数据融合，得到可用于制鞋CAD和制植CAD的脚形和植形数据。
4、首先介绍了数据融合的分类和异类传感器数据融合的应用优点。
86、传统的数据融合算法-卡尔曼滤波算法，在参数选择上要求较高，选择不当即导致较大误差，影响算法效果。
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