ITS中基于模糊积分信息融合理论的仿真算法研究

交通仿真是ITS的重要实验研究手段。传统的微观交通仿真模型,特别是反映交通决策行为的车辆跟驰模型,未能综合考虑交通环境中多源信息的有效融合。利用模糊积分理论确定驾驶员信息融合后对车辆应采取的反应行为。通过模型验证表明:在车辆跟驰模型实施之前,利用模糊积分算法模型化驾驶员在多源信息融合条件下的反应过程是行之有效的。     

图像模糊信息融合算法的性能评价

讨论了图像模糊信息融合算法的性能评价问题，采用信息融合技术，可把图像的模糊信息进行融合处理，进一步提高基于模糊技术的图像模式识别的准确率，从信息论的观点出发，提出利用模糊熵来评价模糊信息融合算法的性能，以指导对融合算法的设计和分析，提高评价方法的客观性和精确性。     

基于模糊信息多级融合的故障诊断

为进一步提高综合故障诊断的可靠性,提出一种基于模糊信息多级融合的故障诊断方法,在传统模糊信息融合故障诊断的基础上,将各级诊断数据重新融合后再进行系统的综合故障诊断.对船舶主动力系统故障诊断的应用表明,该方法较传统方法更准确有效,在局部传感器误检的情况下仍作出了准确的故障诊断,可为提高大型系统故障诊断的可靠性提供有益的借鉴.     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

为了解决对象是庞大数据的复杂的工业生产过程的建立模型困难的问题,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,结果表明:通过两次聚类算法的融合,获得精确的聚类个数和隶属度,以此来确定模糊神经网络的结构模型,并将得到的隶属度作为依据,建立基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。该成果对煤矿开采具有一定的参考价值和指导意义。     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。     

基于模糊神经元网络的信息融合模型

神经元网络应用于一般工业过程建模比较有效,但对于对象是庞大数据的复杂的工业生产过程就明显力不从心,提出了基于势场拓扑的层次聚类算法和模糊c均值聚类算法融合,以获得精确的聚类个数和隶属度,基于多判据信息融合和模糊技术构建神经元网络模型,通过对实际地下开采生产过程的仿真,结果验证了模型的有效性。     

校园网主干网的模糊优选

运用模糊优选理论建立校园网主干网方案的优选模型，结合实例介绍了模型的使用方法。应用这种方法进行校园网主干网方案选择，能有效地减少主观因素的影响，计算简便实用，优选结果准确可靠。     

不确定信息的模糊决策融合算法

针对不确定性问题,提出了一种新的基于知识发现的信息融合的方法·利用模糊决策树的ID3算法对测试空间中的大量不确定多源信息数据进行综合分析、处理,建立准确的评估模型,提取隐含其中的规则,最终获取新的知识·此方法已成功应用于吉林丰满水电数字仿真系统中的考核系统·实验证明,这种知识提取方法充分体现了信息融合中解决多源信息数据的思想,能很好地解决系统中数据存在的无序、不确定问题,并能有效地提取出规则·     

一种基于粗糙集的模糊信息融合方法及应用

将粗糙集理论和模糊逻辑技术结合起来，提出了一种基于粗糙集数据处理的模糊信息融合方法。运用粗糙集的基本理论和简约计算方法，从大量原始数据中发现精简的、概略化的规则，结合模糊逻辑推理建立一致粗糙模糊模型，并提出了对模型进行扩充与完备化的概念。脉动真空灭菌温度控制过程的仿真试验研究结果表明了所提方法的有效性和可行性。     

一种基于模糊判定的融合系统有效性评估方法

为满足对多传感器信息融合系统评估的需要,在综合分析融合系统的基础上,提出了包含性能度量、效能度量、作战效能度量的系统有效性指标集.结合模糊数学理论, 利用均衡平均型算子建立了多层融合系统有效性评估体系,提出较完整的评估方法,并将该方法应用于实际的融合系统中,实现了对融合系统运行有效性的较为全面的评估,为融合系统的设计、融合策略的选择提供了新的依据.实践表明,该方法数学表达清晰明确,便于工程实现,是信息融合系统有效性评估的一种有效方法.     

基于模糊信息融合技术的攻击要素关联

主要针对当前网络安全态势知识不易获得的问题,提出了自己的网络化系统安全态势评估模型并定义了攻击要素.继而使用动态的方法量化了攻击频率、攻击难易性和攻击危害度,使之可以更加精确地表示攻击次数、攻击成功的概率和攻击造成的严重后果.同时针对攻击信息的不确定性、不完整性、模糊性和多变性的特点,提出将一种模糊信息融合方法--基于Mamdani模糊推理的算法来实现攻击要素的关联.最后,应用Matlab7.0仿真实验工具进行了仿真,实验结果证明,本文提出的算法可以真实地反映安全态势情况.     

基于模糊信息融合的调速器模型设计与实现

在仿真系统建模过程中,多采用物理建模或数学建模,但它们均人为忽略了一些次要因素的影响而在理论上对实际系统的抽象·针对传统建模的缺点与不足,将信息融合方法引入到仿真系统建模过程中,利用传感器/施动器模型的系统化设计方法,提出了一种基于模糊信息融合的水电仿真系统调速器模型,并在丰满水电运行仿真系统中得以成功应用·经数据分析,该模型在性能上优于传统的调速器仿真模型     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

基于模糊信息融合的自平衡机器人姿态角补偿方法

为了简便、精确地获得自平衡机器人运行中的状态信息,提出了模糊信息融合的方法对机器人的姿态角进行补偿。首先,根据传感器的工作原理,以及对实验数据的分析建立了陀螺仪漂移误差的数学模型,对其零点随机漂移误差进行了初步的标定。然后根据陀螺仪和倾角传感器各自的误差特性,以及导致这些误差的原因,设计了一个双输入单输出的模糊融合器,将设计的融合器应用到两轮自平衡机器人系统中。实验结果表明系统误差得到了很好的改善,从而表明所设计的模糊融合器是有效的。     

基于Dempster—shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数，避免采用BP算法存在易于陷入局部极值，使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态，由于每个分类器的特征输入不同，不能被一个分类器识别的模式，却可能被另一个分类器识别，为了提高模式识别的精度，可将一个模式识别问题由多个分类器来完成，将每一个分类器的输出结果作为一条证据，确定各分类器的基本概率指派函数，再用证据组合理论融合证据信息，可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。     

气温计算模型的构造及其模糊优选

提出了一个新的日平均气温计算模型，其特点是考虑了每月可能发生的气温突变。讨论了模型建立的方法，并以热泵型空调系统模拟计算对气温模型的要求为例，确定了评价气温模型的诸因素。然后应用模糊相似优选理论对新模型与其它可能模型作了综合因素比较，排出了优劣顺序．     

Choquet模糊积分的粗糙性及信息融合

在分析现有模糊积分理论的基础上 ,提出了Choquet上、下模糊积分的概念和粗糙区间数的积分形式 ,给出了Choquet模糊积分的粗糙特性 ,建立了基于粗糙Choquet模糊积分形式和信息融合方法 .该方法在存在各种外界干扰因素的多传感器融合环境中 ,可以较好地实现区间数传感器的选择和融合 .所给Cho quet上、下模糊积分是经典Choquet模糊积分在粗糙意义下的扩展形式 ,能处理粗糙区间数数据源和信息系统的对象 .模拟实例验证了融合方法的有效性     

空战过程中行为决策研究

歼击机空战过程通常表现为搜索、接敌、攻击和退出战斗等阶段，空战各阶段活动有不同的目的、内容和方法，但其效果都对空战的胜负具有重要影响。作战双方都希望选择一个最合适的时机发射（射击），过早或过晚都对已方不利，先对一对一空战接敌到击阶段作出定量与定性分析，再对二对二空战决策模型进行了讨论。