第二章数据融合和标准Technidues 2.1数据融合数据融合,或信息融合也称,是已连接到各种相关主要在军事应用中出现的问题。
作者古德曼:起始点
出版者:施普林格科学与商业媒体
国际标准图书编号:9789401589291
类别:数学
页面:508年
观点:652年
数据融合和信息融合的名字已被主要分配给military-oriented问题。在军事应用中,典型的数据融合问题:多传感器、多目标检测、目标识别、跟踪、威胁评估,评估任务和任务规划。然而,很明显,基本概念等基础融合过程通常可以用于非军事应用程序。这本书的目的是双重的:首先,指出当前数据融合方式的差距问题在概念上治疗。第二,展示数学工具解决这个问题的治疗组合证据的不确定性更系统和全面的方式。这些技术基本上是基于两个新颖的想法有关概率理论:随机集理论的新开发的领域和条件事件代数和关系。这本书的目的是成为一个更新数据融合研究进展和介绍潜在的强大的新技术:模糊逻辑,随机集理论,和条件事件代数和关系。观众:这本书可以用作参考书数据融合的研究人员和从业人员或专家系统理论,或研究生作为研究文本研讨会或研究生课程。即使在这里,权重融合规则/公式可以用FL的分析数据和样品…自卫队主要涉及:(i)一些转换(坐标转换和/或使用数学模型)……
作者:Jitendra r . Raol
出版者:CRC的新闻
国际标准图书编号:9781498721028
类别:数学
页面:600年
观点:956年
填补了现有差距数据融合的数学数据融合(DF)结合了大量的信息从不同的来源和融合数据算法,逻辑上,如果需要,使用人工智能(AI)。也被称为传感器数据融合(SDF), DF融合系统是一个重要的组件用于各种应用,包括车辆的监控、航空航天系统、大型结构和大型工业自动化工厂。数据融合数学:数据融合的理论与实践提供了一个全面的概述,并提供一个适当的和充分的理解的基本数学DF直接相关。所涵盖的材料可用于评价设计和开发的表演DF系统。它试图回答是否统一数据融合数学可以从各种不同的数学概念,并强调了数学,可以添加数据融合过程的可信度。关注数学工具,利用数据融合本文探讨了使用统计概率信号/图像处理、过滤、成分分析、图像代数、决策、和neuro-FL-GA范例研究,发展和验证数据融合过程(DFP)。它涵盖了主要的数学表达式,公式和方程,可行,其派生。它还讨论了自卫队的概念,DF模型和体系结构,方面和方法1和2型模糊逻辑,以及相关的实际应用。此外,作者包括软计算范例,发现越来越多的应用于多种感觉的DF的方法和应用。这本书:探索使用区间二型模糊逻辑,简称ANFIS DF覆盖的数学处理许多类型的过滤算法,目标跟踪方法,和运动DF方法提出了单一和多传感器跟踪和融合数学认为特定DF架构在分散式系统的背景下讨论了信息过滤,贝叶斯方法,几个DF规则、图像代数和图像融合、决策融合,和无线传感器网络(WSN)的多峰性融合数据融合数学:理论与实践结合的概念,流程,方法,和数据融合方法,可以帮助你整合DF数学和实现更高水平的融合活动,和清晰的性能。 This text is geared toward researchers, scientists, teachers and practicing engineers interested and working in the multisensor data fusion area.重点,深入研究,这本书探讨了数学工具中使用这技术领域越来越广泛和重要。
作者:Jitendra r . Raol
出版者:CRC的新闻
国际标准图书编号:1138748633
类别:多传感器数据融合
页面:504年
观点:787年
填补了现有差距数据融合的数学数据融合(DF)结合了大量的信息从不同的来源和融合数据算法,逻辑上,如果需要,使用人工智能(AI)。也被称为传感器数据融合(SDF), DF融合系统是一个重要的组件用于各种应用,包括车辆的监控、航空航天系统、大型结构和大型工业自动化工厂。数据融合数学:数据融合的理论与实践提供了一个全面的概述,并提供一个适当的和充分的理解的基本数学DF直接相关。所涵盖的材料可用于评价设计和开发的表演DF系统。它试图回答是否统一数据融合数学可以从各种不同的数学概念,并强调了数学,可以添加数据融合过程的可信度。关注数学工具,利用数据融合本文探讨了使用统计概率信号/图像处理、过滤、成分分析、图像代数、决策、和neuro-FL-GA范例研究,发展和验证数据融合过程(DFP)。它涵盖了主要的数学表达式,公式和方程,可行,其派生。它还讨论了自卫队的概念,DF模型和体系结构,方面和方法1和2型模糊逻辑,以及相关的实际应用。此外,作者包括软计算范例,发现越来越多的应用于多种感觉的DF的方法和应用。这本书:探索使用区间二型模糊逻辑,简称ANFIS DF覆盖的数学处理许多类型的过滤算法,目标跟踪方法,和运动DF方法提出了单一和多传感器跟踪和融合数学认为特定DF架构在分散式系统的背景下讨论了信息过滤,贝叶斯方法,几个DF规则、图像代数和图像融合、决策融合,和无线传感器网络(WSN)的多峰性融合数据融合数学:理论与实践结合的概念,流程,方法,和数据融合方法,可以帮助你整合DF数学和实现更高水平的融合活动,和清晰的性能。 This text is geared toward researchers, scientists, teachers and practicing engineers interested and working in the multisensor data fusion area.这些类型的问题描述数据融合应用程序。在随后的讨论中,我们将看到这些影响的选择和利用数据融合技术,以及融合系统的实现。
作者:大卫李厅
出版者:Artech房子
国际标准图书编号:1580533353
类别:电脑
页面:449年
观点:749年
这本书的第一版出版以来,先进的算法,逻辑和软件工具改变了数据融合的领域。最新版覆盖这些区域以及智能代理、人机交互、认知助手系统融合控制分析和数据。数据融合系统中,这本书将指导您完成确定竞争之间的权衡的过程数据融合算法,选择商用现货(COTS)工具,当数据融合提高系统处理和理解。在这个第二版全新章节解释数据融合系统控制,美国国防部高级研究计划局最近开发的旅行模式,和最新应用数据仓库的数据融合和医疗设备,以及防御系统。观众:这本书可以用作参考书数据融合的研究人员和从业人员或专家系统理论,或研究生作为研究文本研讨会或研究生课程。
作者古德曼:起始点
出版者:施普林格科学与商业媒体
国际标准图书编号:0792346742
类别:数学
页面:538年
观点:631年
数据融合和信息融合的名字已被主要分配给military-oriented问题。在军事应用中,典型的数据融合问题:多传感器、多目标检测、目标识别、跟踪、威胁评估,评估任务和任务规划。然而,很明显,基本概念等基础融合过程通常可以用于非军事应用程序。这本书的目的是双重的:首先,指出当前数据融合方式的差距问题在概念上治疗。第二,展示数学工具解决这个问题的治疗组合证据的不确定性更系统和全面的方式。这些技术基本上是基于两个新颖的想法有关概率理论:随机集理论的新开发的领域和条件事件代数和关系。这本书的目的是成为一个更新数据融合研究进展和介绍潜在的强大的新技术:模糊逻辑,随机集理论,和条件事件代数和关系。观众:这本书可以用作参考书数据融合的研究人员和从业人员或专家系统理论,或研究生作为研究文本研讨会或研究生课程。…菲利浦- E, F帕& D级©2001年世界科学出版公司(pp。358 - 363年)数据融合特殊利益集团j·c·梅森计算和学院数学英国哈德斯菲尔德大学HD1 3 dh, E - mail……
作者:p . Ciarlini
出版者:世界科学
国际标准图书编号:9810244940
类别:数学
页面:396年
观点:938年
计量的发展依赖于科学技术知识和仪器质量的改善,以及更好地利用先进的数学工具和新的发展。在这本书中,科学家们从数学和计量领域交流他们的经验。工业领域,如仪器和软件,将受益于这种交换,因为计量高对工业产品的总体质量的影响,并应用数学在工业过程变得越来越重要。这本书感兴趣的人在大学、研究中心和行业参与测量,需要先进的数学工具来解决他们的问题,也对那些发展这样的数学工具。融合模型必须包含负载、注意力、认知和信任约束来援助融合设计和实现[15]。来处理数据CF,如果系统使用数学工具。的数学工具通常用于如果……
作者:大肠Shahbazian
出版者:IOS的新闻
国际标准图书编号:9781607501244
类别:电脑
页面:832年
观点:207年
数据融合是一个非常广泛的跨学科的技术领域。它提供了技术和方法;集成来自多个来源的信息,并使用这些检测的互补性获得最大的信息现象被观察到;分析和推导这些观察的意义和预测可能的结果,观察到的状态的环境;选择最佳行动;和控制的行动。在这里,重点是数据融合的更成熟的阶段,即探测和识别/现象被观察和开发相关的分类方法与安全相关的民用科技(SST)应用程序。它是必要的;扩展数据融合方法相关情况监控、事件检测、预警和应对管理;讨论一些相关的认知工程和可视化问题; provide an insight into the architectures and methodologies for building a data fusion system; discuss fusion approaches to image exploitation with emphasis on security applications; discuss novel distributed tracking approaches as a necessary step of situation monitoring and incident detection; and provide examples of real situations, in which data fusion can enhance incident detection, prevention and response capability. In order to give a logical presentation of the data fusion material, first the general concepts are highlighted (Fusion Methodology, Human Computer Interactions and Systems and Architectures), closing with several applications (Data Fusion for Imagery, Tracking and Sensor Fusion and Applications and Opportunities for Fusion).