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面向多源数据融合的贝叶斯估计方法

作者:孙振东贝叶斯估计数据融合多源数据tableaudesktop

摘要:将来自于多个信息源的数据和信息加以关联、组合,找出更有价值的信息,以便于企业进行决策的处理过程是数据融合。但由于来自多个传感器的测量数据总是有一定程度的不确定性和不一致性,采用多传感器数据融合算法将多个节点的测量数据进行数据融合,利用数据的冗余度来减小这种不确定性,可得到高可靠性的数据信息。利用贝叶斯估计算法对多源数据进行处理,通过实验证明采用贝叶斯估计算法可以有效地对多源不确定性数据进行融合,并解决数据的不一致性。

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齐鲁工业大学学报

《齐鲁工业大学学报》(双月刊)创刊于1987年,由山东省教育厅主管,齐鲁工业大学主办,CN刊号为:37-1498/N,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《齐鲁工业大学学报》主要刊登数学、物理学、化学、生物学、材料科学、机械工程、动力与电气工程、电子通信与自动控制技术、计算机科学技术、化学工程、食品科学技术、环境科学技术等学科领域的学术论文、科研报告、科技成果和科技综述。

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