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煤矿安全监测多传感器分层数据融合模型研究

刘凯 郭勇义 吴世跃

刘凯,郭勇义,吴世跃.煤矿安全监测多传感器分层数据融合模型研究[J].工矿自动化,2014, 40(6):45-50..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.06.012
引用本文: 刘凯,郭勇义,吴世跃.煤矿安全监测多传感器分层数据融合模型研究[J].工矿自动化,2014, 40(6):45-50..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.06.012
LIU Kai, GUO Yongyi, WU Shiyue. Research of hierarchical multi-sensor data fusion model for coal mine safety monitoring[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(6): 45-50. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.06.012
Citation: LIU Kai, GUO Yongyi, WU Shiyue. Research of hierarchical multi-sensor data fusion model for coal mine safety monitoring[J]. Industry and Mine Automation, 2014, 40(6): 45-50. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.06.012

煤矿安全监测多传感器分层数据融合模型研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2014.06.012
基金项目: 

“十二五”山西省科技重大专项项目(20121101001)

山西省国际合作计划项目(20110081033)

山西省科技攻关项目(20100322004)

详细信息
  • 中图分类号: TD712

Research of hierarchical multi-sensor data fusion model for coal mine safety monitoring

  • 摘要: 为提高多传感器检测系统预警的精度,降低多传感器监测过程中出现的状态不明或状态误判的发生率,提出了一种多传感器分层数据融合模型。该模型在数据层运用层次分析法确定隶属度和相应权数,在特征层运用模糊评价法进行数据融合,在决策层运用D-S证据理论进行数据融合,可根据对应输入融合数据类型的不同运用合适的算法进行计算处理。试验结果表明,与初始数据比较, 该模型能够将目标的安全、轻微、危险3种状态的隶属度分别提高8.3%,6%,29.2%,验证了该模型的有效性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2014-06-10

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