兰州交通大学 2. 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室 3. 轨道交通运行控制与运维甘肃省国际科技合作基地
纸质出版:2022
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任超, 牛宏侠, 陈光武, 等. D-S证据下的高铁信号系统异构数据融合[J]. 传感器与微系统, 2022,(3):54-57+61.
D-S证据下的高铁信号系统异构数据融合[J]. 2022, (3): 54-57+61.
任超, 牛宏侠, 陈光武, 等. D-S证据下的高铁信号系统异构数据融合[J]. 传感器与微系统, 2022,(3):54-57+61. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)03-0054-04.
D-S证据下的高铁信号系统异构数据融合[J]. 2022, (3): 54-57+61. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)03-0054-04.
针对当前高速铁路信号系统数据信息多源异构问题,提出一种新的高铁信号异构数据融合框架设计方案。利用本体思想和D-S证据理论方法,对底层数据信息进行特征融合,减少数据冗余,提高数据质量,优化决策效率,进行实验验证。实验结果表明:该方法在一定规模数据量时,计算速度快且准确率高,所提出的新的异构数据融合架构可行,融合算法有效。
基于计算机网络的高铁客运乘务排班信息系统研究 [J]. 禹翔. 自动化技术与应用 . 2020(06)
多传感器数据加权融合方法 [J]. 杨军佳,叶晨亮,冯少华,钱冰. 传感器与微系统 . 2020(04)
高速铁路路基沉降变形自动化监测系统的设计与实现 [J]. 廖世芳,叶满珠,赵玉梅. 自动化技术与应用 . 2019(12)
DEBA优化加权D-S证据融合的煤矿瓦斯监测策略 [J]. 付华,梁小飞,李涛,司南楠. 传感器与微系统 . 2019(08)
高速铁路信号系统智能技术应用及发展 [J]. 宁滨,莫志松,李开成. 铁道学报 . 2019(03)
基于证据理论与不精确概率的振动故障诊断 [J]. 王晶晶,梁青. 传感器与微系统 . 2018(06)
D-S证据组合规则下的修正系数的研究 [J]. 孟晨晨,肖建于. 计算机工程与应用 . 2016(19)
高速铁路信号系统异构数据融合和智能维护决策 [J]. 徐田华,杨连报,胡红利,王小鑫. 西安交通大学学报 . 2015(01)
基于反馈型DS理论的高速列车转向架故障诊断研究 [D]. 饶川. 西南交通大学 2018
高速铁路信号系统大数据规范化研究与运维决策支持 [D]. 杨连报. 北京交通大学 2015
Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping [J] . Dempster A. P.. The Annals of Mathematical Statistics . 1967 (2)
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