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面向多源数据融合的贝叶斯估计方法 被引量：18
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作者 孙振东 《齐鲁工业大学学报》 2018年第1期73-76,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 贝叶斯估计 数据融合 多源数据 TABLEAU desktop
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