多传感器数据融合在粉尘监测中的应用

针对工业粉尘监测中环境安全等级评判的问题,本文提出一种基于均值距离和D-S证据理论的两级多传感器数据融合方法.利用传感器采集到的P M2.5、P M10和粉尘总浓度,采用基于均值距离的融合算法对多周期的同一类型数据进行一级融合,利用D-S证据理论对不同类型传感器数据进行二级融合,最终得到生产空间粉尘安全等级.实验结果表...     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法

针对多传感器数据融合目标识别问题，基于D-S证据理论，提出了加权证据合成的时空域目标识别算法。该方法充分利用了多传感器多周期的测量数据，并根据D-S合成规则要求参与合成的各证据具有相同权重的特点，充分考虑了提供证据的信源即各个传感器的可靠性。在合成中，引入证据权的概念，解决了不同权重的多传感器数据融合问题，在一定程度上改善了目标识别系统的性能。最后通过计算实例表明算法是有效的。     

基于证据理论和Vague集的目标识别研究

提出了一种基于D-S证据理论和区间Vague集合的多传感器数据融合算法。D-S证据理论是一种灵活处理不确定和不完全信息的数学方法;而Vague集采用区间测度,可以同时表达对目标支持和反对两方面的信息;而且允许检测信息存在一定的不确定性。将D-S证据理论和Vague集结合,提出一种多传感器数据融合方法。仿真结果表明方法具有可行性,并具有处理目标检测信息不确定性的特点。     

基于信息融合的校车自动变速器故障诊断新平台与方法

为保证校车安全,在强电磁干扰环境下实现高速大容量的数据传输、信息融合与故障诊断,建立了基于光纤CAN(Controller Area Network)网络的数据通信和信息融合的故障检测综合平台,通过该平台实现了节点中各传感器数据的实时采集和融合诊断处理.将BP神经网络(BPNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据进行有机结合,然后将BPNN的初级诊断结果处理后,作为D-S证据的基本可信度分配,诊断结论通过D-S二次融合后输出.采用该方法在校车自动变速器的故障诊断中进行实验,结果表明,该平台具有很高的可靠性,且该融合诊断方法能够对故障数据的冗余和互补信息进行有效的处理,引入BPNN和D-S证据之后,综合诊断结果的准确性和可靠性比单一神经网络有了很大的提高.     

D-S证据理论在炮兵战场电磁辐射源识别中的应用

采用D-S证据理论的数据融合方法解决炮兵战场电磁辐射源识别问题。阐述了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念、合成法则、一般步骤及决策准则。与单传感器单周期的目标识别结果相比较,多传感器多周期的方法能显著提高目标识别能力,并将它应用于炮兵战场电磁辐射源识别的数据融合中解决了问题,试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用

针对煤矿井下水灾、水害形成原因的复杂性和不确定性,应用多源数据融和技术,探讨D-S证据理论对多传感器目标识别的不精确推理方法,即通过对一些事件的概率加以约束以建立信任函数而不必究其精确关系,应用D-S证据理论将多传感器所采集到数据进行融合,并根据一定的决策规则,判断出影响煤矿井下的安全状态因子,给出煤矿井下突（透）水预测的评价模型。     

结构动态响应多传感器监测信号数据融合分析

针对结构监测中传感器受环境噪声影响的问题,采用数据融合方法实现减小所测得信号中噪声.采用证据理论(D-S)算法对多个传感器于同一点得到的加速度信号进行融合.首先构造出结构地震响应的"真值",并通过掺杂不同的噪声模拟多个传感器的传感信号.通过对多个案例的相关系数、峰值出现点以及误差值的分析比较表明,融合后的信号比融合前更加接近"真值".其分析比较还可表明,采用的多传感器数据融合方法所获得的信号优于其它方法如卡尔曼滤波处理后的数据.     

D-S证据理论在沼气池预警系统中的应用

探讨了D-S证据推理方法在沼气池预警系统中的应用,设计了一种适用于沼气池预警的多传感器体系结构及二级融合模型,通过对各沼气池内采集的数据进行信息融合,提出一种分析与决策的信息融合方法。     

传感器融合技术在火灾预警探测中的应用研究

针对传统火灾报警系统存在的局限性,本文把传感器融合技术应用到火灾预警探测系统中.该系统采用传感器组探测早期火灾特征,在进行数据处理时,首先对同质传感器进行自适应加权数据融合,再对同质传感器采用D-S证据理论进行全局融合,最后得出对火灾的最优判断,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾.系统采取模块化设计,结构简单,容易实现等.     

南宁邕江突发性水污染事故预警管理综合平台的研究

邕江是南宁市主要的饮用水源也是沿江工农业生产、景观娱乐、航运的主要用水资源。近年来,随着城市人口的日益增加和社会经济的迅速发展,排入邕江的废污水量也日趋加大,突发性水污染事故时有发生,严重威胁了南宁市广大人民群众的饮用水安全,同时也阻碍了工农业的发展,造成了不同程度的经济损失和社会负面影响。通过对南宁邕江突发性水污染事故预警管理综合平台的研究,可对水污染突发事故进行预警响应,为政府决策提供依据。系统以大量的综合信息为基础,采用数学模型来处理、分析和管理整个邕江水污染问题,为邕江流域水污染防治、水环境保护和水资源开发利用提供了决策支持。     

近岸海域自动监测网络在广西环境管理服务中的应用

自动监测网络实时在线监测为海洋环境管理提供新的技术方法和基础数据,通过研究和分析近岸海域自动监测网络在水质污染评价和赤潮预警方面的应用,提出构建基于自动监测网络的陆海统筹环境监控预警系统,为广西近岸海域环境管理提供支撑。     

嘉陵江水污染预警与控制系统研究初探

嘉陵江水污染预警与控制系统采用GIS、数据挖掘技术以及面向对象的程序设计理论,利用嘉陵江流域水质自动监测站得到的水质指标的监测数据,构建相应的数据仓库,在对历史数据进行分析的基础上,建立适用于嘉陵江流域的水质模型,对其污染情况进行实时预测与监控,从而为环境管理者做出正确的决策提供信息支持。     

南水北调中线干线智慧输水调度的思考

根据智慧水利和数字孪生工程建设的相关要求,基于现代人工智能技术和水利专业知识,结合中线干线工程输水调度任务和职责,尝试提出中线干线智慧输水调度的定义和基本功能要求。在分析智能和智慧之间逻辑关系的基础上,分别从感知智能、认知智能、决策智能系统地讨论了中线干线智慧输水调度的关键技术、存在的不足和提升建议。调度感知智能方面,提出接触式与非接触式相结合、机器视觉与传统传感相结合、自动采集和人工巡查相结合的数据采集体系,构建基于多源数据融合的数据清洗方法;调度认知智能方面,提出机理研究结合数据挖掘的建模思路,分别从预报、预警、预演、预案的角度,全面总结分析输水调度关键技术和建模要求,构建前馈调控策略模型、水力模拟仿真模型、调度预报预警模型、参数自适应模型等;调度决策智能方面,提出以模拟推演为前馈、以实时监测为反馈的调控思路,建立基于滚动决策修正、实时响应的自动化输水调控策略,构建多目标优化调度模型。     

水污染监测预警研究的热点、方法前沿与应用进展

水污染对区域经济发展造成的限制逐渐凸显,提高水质监测预警能力可以为水污染防治提供极大的助力。分析现有的水质监测预警领域研究热点问题、技术方法等的演变发展趋势可以为未来发展提供借鉴参考。本文以水质监测、预测、预警为主题,利用文献计量方法剖析了国内外该领域的研究现状以对未来研究提出建议。结果表明：领域内的热点问题包括富营养化、溶解有机物、重金属污染、黑臭水体等,ANN技术与SWAT模型受到最广泛的应用。国内对致病菌的监测与溯源、气候变化影响等问题关注不足。未来的研究热点可能为剖析多维水质监测指标内部联系,并基于高频数据、多维数据对水质时空变化进行模拟预测。     

机器人产品质量安全监测预警平台研究及应用

机器人产品安全性随机器人数量增长和应用范围扩大而越受重视。为解决机器人安全数据缺乏导致机器人产品质量监管形式及方法受制约问题,设计了以数据为核心、应用为导向的预警系统架构,构建了机器人安全指标库、产品类型库、安全风险库等机器人产品属性和安全属性数据库,研究了基于抽样检测数据、网络舆情数据、消费投诉数据的多源数据处理流程和方法,开发了机器人产品质量安全监测预警平台,实现了机器人质量安全事件和信息的实时采集、智能评估、系统监测和及时预警,为其他工业产品基于大数据的质量监督提供方法参考。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

基于综合集成平台的水质动态分区管理

针对当前水源污染、实时动态监测可视化工作较为薄弱,以及突发水质污染处理不及时等问题,运用二维图形理论、组件化技术和平行系统理论,对流域内水质进行动态分区监测管理.以泉州市为研究区域,建立了基于综合集成平台地水质可视化管理系统,有效处理水污染的突发事件.结果表明:该方法可以直观、高效地对整个地区的水质进行监督管理,为突发水源污染的应急处理提供全方位的信息支持.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

长距离明渠输水工程突发水污染事件的应急调控

以南水北调中线总干渠典型明渠段为例,开展长距离明渠输水工程突发水污染事件应急调控研究.采取数值模拟手段分析了不同闭闸调控方式和闭闸时间条件下渠段水流运动和污染物输移扩散规律,探讨了污染云团峰值输移距离和纵向长度计算方法,推导得出了将污染云团控制在事故渠段内的应急闭闸时间计算公式.在此基础上,提出了长距离明渠输水工程突发水污染事件的应急调控方案,并结合案例验证了方案的可行性.结果表明：针对突发水污染事件,应通过对比明渠输水工程各渠段的最大水流传播时间和将污染云团控制在事故渠段内的闭闸时间来确定闭闸调控时间,从而同步实现降低工程运行安全风险和控制污染物范围的目的.