本文首先比较了FGO与EKF算法分别应用于AUV多传感器信息融合定位的性能, 再针对复杂水下环境中, 传感器的异常观测值影响FGO算法定位精度的问题, 提出了一种基于抗差因子图的AUV多源信息融合定位方法, 利用动态协方差缩放策略对粗差因子进行...
除了内部可靠度评估,在信息融合系统中还可能会出现与其他信息相差较大甚至高度冲突的信源。在多源信息融合中,信源(分类器的分类结果)之间的高度冲突通常对融合过程不利。因此,需要通过比较待融合的分类结果进行相对可靠度评估,以减少分类器之间的冲突程度,获得最佳的融合结果。如何有效地衡量不同分类器分类结果之间的差异...
针对这些问题,目前的方法主要有以下三个方面:第一是多源数据预处理;第二是多源信息融合算法的设计和实现;第三是多源信息融合结果的验证和优化。 三、多源信息融合的方法 (一)基于贝叶斯网络的信息融合方法 贝叶斯网络(Bayesian network)可以用来处理概率相关的信息,包括数据的事实和假设。目前,在多源信息融合领域,贝叶斯...
第二章多源信息融合的方法 2.1数据融合 数据融合是将不同来源的数据整合到一起,产生一个更加准确和完整的结果。数据融合可以采用基于规则的方法、基于统计的方法或基于机器学习的方法。 2.2特征融合 特征融合是将数据的不同特征整合到一起,在这个过程中,需要考虑特征的兼容性和冗余性。统计学方法、模式识别和人工智能...
的多源信息对事物有一个更加完整、更加全面的刻画,从而做出更加合理和精准的决策。多源信息融 合正是充分利用多渠道、多角度、多层次获取的信息进行数据处理的方法。该方法将多种信息通过特 [6] 定规则协同融合,对被测对象进行一致性解释进而服务社会。
多源信息融合方法、装置、设备及介质专利信息由爱企查专利频道提供,多源信息融合方法、装置、设备及介质说明:本发明公开了一种多源信息融合方法、装置、设备及介质,该方法通过基于MEMS的模型重建系统对患者进行表...专利查询请上爱企查
哈尔滨工程大学硕士学位论文多源信息融合方法研究姓名:王新涛申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:杨静01-03-08
首先,数据收集是多源异构信息融合的基础,各种信息源的数据需要通过网络、传感器等方式获取。数据收集的关键在于保证数据的准确性和完整性,以及合理选择数据源。 其次,数据预处理是指对原始数据进行清洗、剪裁、标准化等操作,从而得到一致性和可用性较高的数据。数据预处理的主要目的是消除数据噪声,提高后续处理的效果。
大量的信息涌入我们的视野,这些信息来自不同的渠道和来源,形成了多源信息的格局。如何从这些海量信息中获取有价值的内容,逐渐成为了研究的热点。因此,多源信息融合与集成的技术与方法备受关注。 1.多源信息融合的意义和挑战 多源信息融合指的是将来自不同渠道和媒体的信息进行整合与分析,使得融合后的信息具有更高的...