• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Multi-Attribute Fusion Algorithm Based on Improved Evidence Theory and Clustering
【2h】

Multi-Attribute Fusion Algorithm Based on Improved Evidence Theory and Clustering

机译：基于改进证据理论和聚类的多属性融合算法

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In most of the application scenarios of industrial control systems, the switching threshold of a device, such as a street light system, is typically set to a fixed value. To meet the requirements for a smart city, it is necessary to set a threshold that is adaptive to different conditions by fusing the multi-attribute observations of the sensors. This paper proposes a multi-attribute fusion algorithm based on fuzzy clustering and improved evidence theory. All of the observations are clustered by fuzzy clustering, where a proper clustering method is chosen, and the improved evidence theory is used to fuse the observations. In the experiments, two-dimensional observations for the street light illumination and for the ambient illumination are used in a campus-intelligent lighting system based on a narrowband Internet of things, and the results demonstrate the effectiveness of the proposed fusion algorithm. The proposed algorithm can be applied to a variety of multi-attribute fusion scenarios.
机译：在工业控制系统的大多数应用场景中，通常将诸如路灯系统之类的设备的开关阈值设置为固定值。为了满足智能城市的要求，有必要通过融合传感器的多属性观测值来设置适合不同条件的阈值。提出了一种基于模糊聚类和改进证据理论的多属性融合算法。所有观察值均通过模糊聚类进行聚类，其中选择了适当的聚类方法，并使用改进的证据理论对观察值进行融合。在实验中，在基于窄带物联网的校园智能照明系统中，对路灯照明和环境照明进行了二维观测，结果证明了该融合算法的有效性。所提出的算法可以应用于多种多属性融合场景。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号