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D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。 相似文献
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在重金属离子检测仪器及其工作原理研究的基础上,对污水中重金属离子浓度测量方法进行了分析研究,分析了采用软测量技术的可行性和必要性,针对水质测量具有非线性、大时变和多滞后的特点,提出了基于BP神经网络的污水中重金属离子浓度软测量建模方法,建立了软测量模型,并通过仿真分析和实验验证了该方法的实用性. 相似文献
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为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。 相似文献
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为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。 相似文献
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In order to improve the infrared detection and discrimination ability of the smart munition to the dy-namic armor target under the complex background, the multi-line array infrared detection system is established based on the combination of the single unit infrared detector. The surface dimension features of ground armored targets are identified by size calculating solution algorithm. The signal response value and the value of size calculating are identified by the method of fuzzy recognition to make the fuzzy classification judgment for armored target. According to the characteristics of the target signal, a custom threshold de-noising function is proposed to solve the problem of signal preprocessing. The multi-line array infrared detection can complete the scanning detection in a large area in a short time with the characteristics of smart munition in the steady-state scanning stage. The method solves the disadvan-tages of wide scanning interval and low detection probability of single unit infrared detection. By reducing the scanning interval, the number of random rendezvous in the infrared feature area of the upper surface is increased, the accuracy of the size calculating is guaranteed. The experiments results show that in the fuzzy recognition method, the size calculating is introduced as the feature operator, which can improve the recognition ability of the ground armor target with different shape size. 相似文献
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Yong-bao Ai Ting Rui Xiao-qiang Yang Jia-lin He Lei Fu Jian-bin Li Ming Lu 《防务技术》2021,17(5):1712-1721
A great number of visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) systems need to assume static features in the environment. However, moving objects can vastly impair the performance of a VSLAM system which relies on the static-world assumption. To cope with this challenging topic, a real-time and robust VSLAM system based on ORB-SLAM2 for dynamic environments was proposed. To reduce the influence of dynamic content, we incorporate the deep-learning-based object detection method in the visual odometry, then the dynamic object probability model is added to raise the efficiency of object detection deep neural network and enhance the real-time performance of our system. Experiment with both on the TUM and KITTI benchmark dataset, as well as in a real-world environment, the results clarify that our method can significantly reduce the tracking error or drift, enhance the robustness, accuracy and stability of the VSLAM system in dynamic scenes. 相似文献
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