基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究

提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法,并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越,从而说明了本文方法的有效性。     

多传感器数据融合技术在航空中的应用

介绍了多传感器数据融合技术的体系结构、功能及其在航空中的应用状况。     

多传感器决策融合系统中的决策空间优化划分研究

在假定各局部检测器的决策规则已经给定以及在Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离最大的意义下,对多传感器融合系统中的决策空间优化划分设计进行了研究。首先基于Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则,把对整个系统决策空间的优化划分解耦为分别对各局部检测器决策空间的优化划分;然后从理论上证明了这种划分设计在最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离意义下的最优性,以及这种基于最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则进行优化划分设计的合理性;最后,通过对瑞利起伏环境下信号检测融合问题的数值计算表明,本文方法的性能优于基于Ｊ－散度方法的性能。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

目标跟踪（定轨）中的信息融合估计技术

本文对目标跟踪中的多源信息融合估计问题进行论述,讨论了多个观测站对同一目标观测时的分布式和中心式融合估计问题,对Bayes融合的算法问题提出了技术途径。     

"双证书"制度是我国高职教育发展的必由之路

“双证书”制度即职业资格和学历证书并重制度,该制度既是经济社会发展对高技能型专门人才的一种客观要求,也是高等职业教育为适应经济社会发展而进行的一种自我完善,同时高等职业教育的办学层次定位-培养目标-办学特色等方面也决定了“双证书”制度是高等职业教育健康发展的基本策略和必由之路。     

多传感器融合技术在镁合金激光焊接质量检测中的应用

将多传感器融合技术应用于镁合金激光焊接质量检测系统,进行了基于D-S证据理论的检测数据融合,构建了识别框架及基本信度函数,阐述了证据组合与决策规则以及质量测度的概念,并对基本算法进行了描述.试验验证了由多传感器获得的温度信息包含焊缝质量特征,对在焊接过程中焊缝附近几点采集的温度数据进行处理完全可以综合评定焊接质量.     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.