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基于模糊集和遗传算法的多传感器信息融合工件识别

MULTISENSOR DATA FUSION FOR PARTS RECOGNITION BASED ON FUZZY SETS AND GENETIC ALGORITHMS

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【作者】 车录锋； 周晓军； 程耀东；

【Author】 Che Lufeng (Shanghai Institute of Metallurgy, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, 200050)Zhou Xiaojun, Cheng Yaodong (Department of Mechanical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027)

【机构】 中国科学院上海治金所传感技术国家重点实验室； 浙江大学机械工程与自动化系；

【摘要】 本文首先通过模糊逻辑和遗传算法相结合的方法确定出信息的冗余度和模糊度,然后对传感器信息以最优的方法在决策级进行融合。工件识别结果表明了多传感器信息融合的优越性和该方法的可行性。

【Abstract】 In this paper, parameters of fuzzy fusion, the degree of redundancy and ambiguity of the information, are first found by genetic algorithms, then multisensor data are fuzzily fused in a near - optimal manner at report level. Simulation experimental results show superiority of multisensor data fusion and feasibility of the method.

【关键词】 遗传算法； 信息融合；
【Key words】 Genetic Algorithms； Data Fusion；
  • 【文献出处】 模式识别与人工智能 ,Pattern Recognition and Artificial Intelligence , 编辑部邮箱 ,2000年01期
  • 【分类号】TP212
  • 【被引频次】6
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