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多传感器数据的聚类融合方法

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针对多个传感器对多个特性指标进行测量实验的数据融合问题,从多元统计理论角度提出了一种新的多传感器数据的融合算法.该方法采用欧氏距离定义了距离矩阵,利用最小距离聚类法确定各传感器融合的次序,可以克服以往方法中关系矩阵的主观影响,提高数据融合结果的客观性.通过试验数据的分析,表明该算法简单,可以避免极端、有效数据的损失,具有较高的精度.
Method of clustering fusion for multi-sensors data

万树平

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江西财经大学,信息管理学院,南昌,330013

多传感器 数据融合 特征指标 最小距离聚类法

国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省教育厅科研项目

106260290611082GJJ08350

2008

系统工程理论与实践
中国系统工程学会

系统工程理论与实践

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.575
ISSN：1000-6788
年,卷(期)：2008.28(5)
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