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油液信息融合技术-特征层融合分析显微镜
所属分类：显微镜百科 点击次数：166 发布日期：2022-06-20
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油液信息融合技术-特征层融合分析显微镜油液和振动信息融合技术 信息融合技术的研究现状 信息融合亦称数据融合，是将来自多个传感器或多源的信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。 信息融合概念的提出 随着科学技术的发展，传感器性能获得了很大的提高，各种面向复杂应用背景的多传感器系统大量出现。在多传感器系统中，由于信息表现形式的多样性、信息数量的巨大性、信息关系的复杂性，以及要求信息处理的及时性，都已大大超出了人脑的信息综合处理能力。 按照信息融合系统中数据抽象的层次，信息融合可以分为三级：数据层融合、特征层融合以及决策层融合。上述三个层次的融合方法各有特点，数据层融合是更低层的融合，是在对信息未经处理或经过很少处理的基础上进行的；特征层融合可以实现可观的信息压缩，有利于实时处理，并且由于所提取的特征值与决策分析有关，使得融合结果能够更大限度地给出决策分析所需的特征信息；决策层信息融合是更高层次的融合方式，能有效地融合反映各个侧面的不同类型信息。对于故障诊断领域的应用而言，主要采用的是特征级融合与决策级融合。 信息融合的研究重点 当前信息融合的大部分研究主要集中在信息融合的算法改进方面。信息融合算法主要是指信息融合所需要的实现方法。对于多传感器来说，信息具有多样性和复杂性，包含有同质信息和异质信息，对于异质信息常常需要先进行数据分解，使之成为同质信息。因此对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。此外还要求考虑方法的运算速度和精度，以及与不同技术和方法的协调能力等。目前在信息融合领域中的算法是多种多样的，广泛使用的信息融合算法主要有概率论方法、D-S证据理论、模糊集方法和神经网络方法。
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