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移动机器人系统多传感器信息融合研究 被引量：2
1
作者 陈建平 陈学松 蔡文伟 《肇庆学院学报》 2008年第5期22-26,共5页
多传感器信息融合是目前移动机器人领域的主要研究热点.全面讨论了多传感器信息融合技术的主要研究进展及其在移动机器人系统中的典型应用情况;简要介绍了多传感器信息融合的基本实现方法;系统分析了移动机器人系统中多传感器信息融合... 多传感器信息融合是目前移动机器人领域的主要研究热点.全面讨论了多传感器信息融合技术的主要研究进展及其在移动机器人系统中的典型应用情况;简要介绍了多传感器信息融合的基本实现方法;系统分析了移动机器人系统中多传感器信息融合的主要研究目标与研究内容;在此基础上,提出一种基于多传感器信息融合的足球机器人定位与导航系统的设计实现方案. 展开更多
关键词 传感器信息融合 移动机器人 足球机器人 模糊神经网络
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基于模糊神经网络的RTT智能预测算法 被引量：1
2
作者 张莉 邹宽胜 《软件导刊》 2013年第9期53-55,共3页
在网络拥塞控制的重要参数中,RTT(Round trip time)尤为突出,因为它能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。所以对RTT的精确预测程度,无论是对网络拥塞控制还是流量、带宽估计都很有意义。分析了RTT的特性,发现其有很强的高频噪声,因而... 在网络拥塞控制的重要参数中,RTT(Round trip time)尤为突出,因为它能对网络所发生的拥塞作出较早的反映。所以对RTT的精确预测程度,无论是对网络拥塞控制还是流量、带宽估计都很有意义。分析了RTT的特性,发现其有很强的高频噪声,因而采用低通滤波和MBP网络相结合的RTT预测策略。实验表明,即使在网络状况较忙的情况下,也能获得很好的预测结果。 展开更多
关键词 网络拥塞控制 往返延时 模糊神经网络 智能预测
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基于模糊神经网络的高光谱数据挖掘方法
3
作者 李俊兵 李兴军 《孝感学院学报》 2003年第6期68-71,共4页
分析了高光谱影像的数据特性,应用模糊聚类方法构造模糊神经网络,并将其结合进数据挖掘,对高光谱数据进行数据处理。
关键词 模糊神经网络 数据挖掘 高光谱数据处理 遥感信息
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智能型智力测验系统的设计与实现
4
作者 何健 李冠英 李吉桂 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1994年第3期71-77,共7页
本文提出一个智能型智力测验系统（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＴｅｓｔＳｙｓｔｅｍ简称ＩＩＴＳ）的设计与实现．该系统根据《智力量表》缺乏针对性的问题，运用统计分析、模糊集理论、神经网络相结合的方法，建... 本文提出一个智能型智力测验系统（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＴｅｓｔＳｙｓｔｅｍ简称ＩＩＴＳ）的设计与实现．该系统根据《智力量表》缺乏针对性的问题，运用统计分析、模糊集理论、神经网络相结合的方法，建造了一个智能测试系统，它体现了测试专家的基本思想．进一步，该系统还应具有智能化建议的功能． 展开更多
关键词 智力测验 学生模型 专家模型 智能型
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多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用 被引量：9
5
作者 沈永增 胡立芳 冯继妙 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第2期272-274,297,共4页
疲劳驾驶已成为引起交通事故的主要原因之一。目前众多驾驶疲劳检测方法都是通过单一的基于图像处理技术实现对驾驶疲劳的识别检测,而这种方法易受驾驶环境的影响,限制了其检测的准确性和可靠性。针对这一局限性,引入多源信息融合技术,... 疲劳驾驶已成为引起交通事故的主要原因之一。目前众多驾驶疲劳检测方法都是通过单一的基于图像处理技术实现对驾驶疲劳的识别检测,而这种方法易受驾驶环境的影响,限制了其检测的准确性和可靠性。针对这一局限性,引入多源信息融合技术,选择基于图像的PERCLOS值以及基于非图像的方向变化与驾驶员反应不一致情况、方向盘动作状态和连续驾驶时间作为融合参数,并采用TS模糊神经网络(TSFNN)进行综合判断的方法,提高了驾驶疲劳检测的准确性和可靠性。经过实验表明该方法有一定的有效性。 展开更多
关键词 驾驶疲劳识别 信息融合 TS模糊神经网络
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FNN在数据库模糊查询中的研究 被引量：2
6
作者 陈逸菲 张颖超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第11期44-46,共3页
提出了一种基于模糊神经网络对数据库模糊查询的新方法,将模糊理论、模糊神经网络与数据库系统相结合。利用FNN直接生成隶属函数,来完成模糊查询,避免了直接指定隶属函数所带来的主观性,并能较好地反映数据的特征。
关键词 模糊神经网络 隶属函数 模糊查询 数据库
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一种新的基于Dempster-Shafer理论的自适应遥感分类融合方法 被引量：2
7
作者 刘纯平 刘伟强 +1 位作者 孔玲 夏德深 《国土资源遥感》 CSCD 2002年第3期48-53,共6页
提出了一种基于Dempster-Shafer’s理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想 ,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一... 提出了一种基于Dempster-Shafer’s理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想 ,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一个证据体时 ,该证据体支持关于该模式隶属关系的某一假设。SPOT遥感数据的分类实验证明 ,该方法同已有的神经网络技术分类方法相比较 。 展开更多
关键词 数据融合 DEMPSTER-SHAFER证据理论 模糊Kohonen神经网络 遥感 分类
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