导读:本文包含了自适应数据融合论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,数据,系统,传感器,卡尔,变电所,网络。
自适应数据融合论文文献综述
姚寿文,栗丽辉,王瑀,常富祥,Zeyuan,YAO[1]（2019）在《双Kinect自适应加权数据融合的全身运动捕捉方法》一文中研究指出人体运动数据捕捉技术是虚拟场景中人体模型的建立基础,Kinect作为一种运动捕捉设备被广泛用于虚拟现实人机交互,而单台Kinect在进行运动捕捉时存在前后模糊、自遮挡的问题,是造成捕捉数据不准确的主要原因。为提高人体动作捕捉数据精度,提出了2台Kinect的自适应加权数据融合方法,各关节的融合权重随跟踪状态和人体面向方向与Kinect方向夹角的变化自适应调整,以融合后的骨骼关节点数据驱动虚拟人体骨骼模型运动,搭建了双Kinect全身运动捕捉系统,实现了骨骼模型与现实场景中人体的实时随动,分析了系统的实时性与动作捕捉性能,解决了单Kinect的自遮挡与前后模糊问题。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年09期）
吴会会,高淑萍,彭弘铭,赵怡[2]（2019）在《自适应模糊C均值聚类的数据融合算法》一文中研究指出针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊C均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应模糊C均值聚类应用到数据融合中。该算法首先在改进的模糊聚类中通过引入自适应系数以发现不同形状和大小的聚类子集,使得融合结果更精确;其次将卡尔曼滤波原理和基于多层感知机的神经网络预测法应用到误差协方差估计中,提高了融合可信度。实验结果表明,与7种经典数据融合算法进行对比,该算法在4个模拟数据集与真实数据集上融合结果较好,特别在判别函数与融合误差方面优势更为明显。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年05期）
许绘香,张慧,苏玉[3]（2019）在《大数据网络多记录信息自适应融合仿真研究》一文中研究指出针对当前方法无法防止跟踪系统监测对象的丢失,降低了大数据网络多记录信息融合准确性和网络生存寿命的问题,提出一种基于一致性测度的大数据网络多记录信息自适应融合方法,计算大数据网络中传感器节点的信息融合率、单位时间信息能耗以及生存寿命,得到网络单位时间能耗与多记录信息融合率之间的关系和融合信息率与网络生存寿命之间的关系,通过设置阈值确定一个融合信息率权函数最优值,以保证网络生存寿命与融合信息率的最大化;在此基础上,采用时间信息形成的一致性测度和可靠性测度,分析大数据网络中传感器节点的时间序列波动大小,通过引入映射函数和不同的门限方法将测度可靠性较高的用于多记录信息自适应融合。仿真结果表明,所提方法不仅延长了大数据网络生存寿命,而且提高了多记录信息自适应融合准确性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年02期）
王鑫,张丽杰[4]（2019）在《基于自适应CKF的姿态数据融合算法》一文中研究指出为了提高基于MEMS惯性传感器的捷联惯性导航系统姿态解算的精度,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)数据融合算法。该数据融合算法将姿态四元数作为系统状态,将加速度计信息和磁力计信息作为系统观测量,对系统过程噪声矩阵和观测噪声矩阵进行实时的自适应估计,解决了因系统噪声突变引起的姿态解算精度急剧下降的问题。实验结果表明,采用自适应CKF数据融合算法比单纯基于陀螺仪的捷联姿态解算精度有明显的提高,在载体动态时测得的横滚角和俯仰角误差在1°以内,航向角误差在2°以内。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年03期）
陈晓霞,卢菁[5]（2018）在《融合多数据源的动态自适应推荐算法》一文中研究指出现有推荐系统的研究多数基于单一数据源、单一推荐算法或简单加性融合,忽略了数据源及算法动态融合的重要性,导致推荐精确度不高。为解决该问题,提出一种新的动态自适应推荐算法。利用基础数据求出艺术家流行度和时间衰减因子,将其作为推荐数据源,降低由数据源单一导致的推荐误差。通过权重因子集成基于邻域方法和矩阵分解技术构建组合模型。将数据源应用于模型,运用固定步长的权重因子调整2种方法在模型中的占比,根据推荐结果的召回率实现动态自适应调整。在真实数据集上的实验结果表明,与简单加性融合、FSWA算法相比,该算法具有较高的推荐精确度。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年09期）
郑宝周,吴莉莉,李富强,袁超[6]（2019）在《基于异常数据预处理和自适应估计的WSN数据融合算法》一文中研究指出针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)存在节点能量受限、测量精度低、生存期短等问题,提出一种基于异常数据预处理和自适应估计加权融合算法(abnormal data-preprocessing adaptive estimation weighting fusion,ADAEWF)。为了提高算法可靠性,提出了基于异常数据检测、简单多数原则和节点综合支持度函数的数据预处理机制;为了减小测量误差对融合精度的影响,基于分批估计和自适应理论对节点测量值进行自适应估计加权数据融合;然后,建立了WSN仿真模型,并分别获得了ADAEWF、自适应预测加权数据融合算法(adaptive forecast weighting data fusion,AFWDF)和算术平均值法下融合结果的均方误差和网络有效生存期。仿真结果显示:ADAEWF算法融合精度和网络有效生存期均优于AFWDF和算术平均值法,表明ADAEWF算法在提高融合数据有效性、网络有效生存期和融合精度方面具有优越性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年09期）
陈佳[7]（2018）在《自适应加权数据融合算法在HDFS数据读取中的应用》一文中研究指出在基于云存储的校园信息化服务中,将自适应加权数据融合应用于HDFS系统读取数据过程中,通过历史用户访问数据预测下一数据节点的地址,减少向地址节点请求地址的过程,提高数据读取速率。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2018年02期）
欧志新[8]（2017）在《变电所非对称电压畸变的自适应数据融合研究》一文中研究指出由于电力机车负载具有非线性的特点,造成牵引变电所电压畸变率高、谐波高。牵引负荷从电网吸收基波电流的同时,也不断向电网注入大量的谐波电流,产生电压畸变威胁供电安全。本文通过建立牵引变电所叁相模型,采集不同实验数据,结合Matlab仿真研究V/v型接线牵引变压器在电力系统中引起的电压畸变率,利用自适应控制融合算法修正参数的规律,合理控制原始参数模型和状态。仿真结果表明自适应控制能避免局部电网电压畸变率高、电压闪变和谐波电流超标,在提高电能质量和电网安全性方面效果明显。(本文来源于《电气工程学报》期刊2017年12期）
王红卫,张莹,郭晓陶,范翔宇,呙鹏程[9]（2017）在《基于改进D-S证据理论的多雷达自适应数据融合》一文中研究指出针对多雷达数据融合时融合结果精度较低问题,提出一种基于改进D-S证据理论的自适应融合算法。该算法将单传感器多时刻时域融合和多传感器空域融合相结合。首先,利用盒状图对单传感器测量值分类优化,进行单传感器时域融合;再根据文中提出的改进证据冲突程度判据,对高冲突的局部证据进行修正,并选择相应的多传感器空域数据融合算法。仿真分析表明,文中算法具有较好的可行性与有效性,同现有的多雷达数据融合算法相比,文中算法能够有效降低融合过程中产生的系统误差,且融合结果更加可靠、精确。(本文来源于《现代雷达》期刊2017年09期）
刘亚伟[10]（2017）在《基于自适应加权数据融合的温室环境控制的研究》一文中研究指出本文介绍了一种用多传感器数据融合技术对温室大棚环境进行控制的方法。温室大棚空间大且内部各种参数受环境影响也大。为了对其数据进行良好的管理和控制,本文采取了格罗贝斯(Grubbs)作为研究方法进行数据的判断,同时还排除测试数据里的疏失误差数据,然后再利用自适应加权平均算法对数据进行融合处理。这种方法提高了温室大棚环境各参数监测的精确度,使其参数达到了理想的条件。(本文来源于《科技风》期刊2017年11期）
自适应数据融合论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊C均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应模糊C均值聚类应用到数据融合中。该算法首先在改进的模糊聚类中通过引入自适应系数以发现不同形状和大小的聚类子集,使得融合结果更精确;其次将卡尔曼滤波原理和基于多层感知机的神经网络预测法应用到误差协方差估计中,提高了融合可信度。实验结果表明,与7种经典数据融合算法进行对比,该算法在4个模拟数据集与真实数据集上融合结果较好,特别在判别函数与融合误差方面优势更为明显。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应数据融合论文参考文献
[1].姚寿文,栗丽辉,王瑀,常富祥,Zeyuan,YAO.双Kinect自适应加权数据融合的全身运动捕捉方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[2].吴会会,高淑萍,彭弘铭,赵怡.自适应模糊C均值聚类的数据融合算法[J].计算机工程与应用.2019
[3].许绘香,张慧,苏玉.大数据网络多记录信息自适应融合仿真研究[J].计算机仿真.2019
[4].王鑫,张丽杰.基于自适应CKF的姿态数据融合算法[J].电子测量技术.2019
[5].陈晓霞,卢菁.融合多数据源的动态自适应推荐算法[J].计算机工程.2018
[6].郑宝周,吴莉莉,李富强,袁超.基于异常数据预处理和自适应估计的WSN数据融合算法[J].计算机应用研究.2019
[7].陈佳.自适应加权数据融合算法在HDFS数据读取中的应用[J].计算机产品与流通.2018
[8].欧志新.变电所非对称电压畸变的自适应数据融合研究[J].电气工程学报.2017
[9].王红卫,张莹,郭晓陶,范翔宇,呙鹏程.基于改进D-S证据理论的多雷达自适应数据融合[J].现代雷达.2017
[10].刘亚伟.基于自适应加权数据融合的温室环境控制的研究[J].科技风.2017
论文知识图
