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Ahmed Waqar Chowdhury Z. Z. Kazi S. N. Johan MR. Akram Naveed Oon C. S. Abdelrazek Ali H. 《Journal of Thermal Analysis and Calorimetry》2021,144(4):1517-1534
Journal of Thermal Analysis and Calorimetry - In recent decades, the growth of heat transfer using nanomaterials in the conventional base fluid has caught the attention of researchers... 相似文献
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Russian Journal of Organic Chemistry - A green protocol has been developed for the preparation of 2,2′-(arylmethylene)bis(3-hydroxy-5,5-dimethylcyclohex-2-en-1-ones) following the... 相似文献
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Multi-sensor data fusion is an evolving technology whereby data from multiple sensor inputs are processed and combined. The data derived from multiple sensors can, however, be uncertain, imperfect, and conflicting. The present study is undertaken to help contribute to the continuous search for viable approaches to overcome the problems associated with data conflict and imperfection. Sensor readings, represented by belief functions, have to be fused according to their corresponding weights. Previous studies have often estimated the weights of sensor readings based on a single criterion. Mono-criteria approaches for the assessment of sensor reading weights are, however, often unreliable and inadequate for the reflection of reality. Accordingly, this work opts for the use of a multi-criteria decision aid. A modified Analytical Hierarchy Process (AHP) that incorporates several criteria is proposed to determine the weights of a sensor reading set. The approach relies on the automation of pairwise comparisons to eliminate subjectivity and reduce inconsistency. It assesses the weight of each sensor reading, and fuses the weighed readings obtained using a modified average combination rule. The efficiency of this approach is evaluated in a target recognition context. Several tests, sensitivity analysis, and comparisons with other approaches available in the literature are described. 相似文献