基于证据推理的煤气管道检测研究

【摘要】：采用基于推理的数据融合方法,将Dempster-Shafer证据推理应用于煤气管道的检测实验中。通过用多个传感器对煤气管道损伤信息进行采样,提取特征量,利用神经网络进行融合识别,然后把神经网络的输出值归一化后作为证据,利用Dempster合成法则进一步对所得数据进行融合,提高可信度,有效地决策识别出管道的损伤类型。本实验显示了D-S证据推理具有较强的处理不确定性信息的能力,结果证明了该方法的正确性和有效性。 【作者单位】： 红河学院工学院;
【关键词】： D-S证据推理 数据融合 煤气管道检测
【分类号】：TU996.8
【正文快照】： 1D-S证据推理简介Dempster-Shafer证据推理理论也称D-S证据理论,比较适合用于满足比概率论更弱的公理体系,对于由未知引起的不确定性因素有很好的处理能力,能较有效地把不确定和未知区分开。D-S证据推理起源于多值映射导出的所谓上限概率和下限概率,后来在文献[2]中得到了进

您可以在本站搜索以下学术论文文献来了解更多相关内容

基于模糊神经网络融合技术的智能火灾预警系统    侯旭东;张兢;

结构健康监测中的数据融合技术    姜绍飞,王留生,殷晓志,刘明

火灾探测的模糊神经网络数据融合算法研究    王娜;吴希军;徐凤荣;郑德忠;

超声回弹融合法测定混凝土强度的试验研究    刘涛;宋晓胜;陈海彬;

混凝土强度无损检测逆回归综合法    佟晓君,马群,陈海彬,李素娟,陈建伟

D-S证据理论在楼宇安全系统中的应用    刘毅;

信息融合技木在墙体渗漏检测中的应用    徐安;朱臣一;吴霄;郑许冬;

基于无线传感器网络建筑火灾报警系统设计    韩立伟;李界家;吕晶;刘悦;

基于数据融合和小波分析的结构损伤诊断    焦莉;李宏男;

BP神经网络融合预报在深基坑监测中的应用    张冠宇;邓勇;杨振;余春平;

基于数据融合的钻孔机保护与钻具动力智能匹配系统设计    胡长胜;赵伟民;李瑰贤;胡长军;

结构损伤位置和程度识别的神经网络方法    金虎;楼文娟;唐锦春;

基于神经网络和D-S推理的火灾探测信息处理方法    张琳;

变化检测技术在城乡规划动态监测中的应用    孙越;龚威平;张雁;

基于高分辨率卫星数据的城市绿化遥感调查    李成尊;杨雪梅;汪劲;

基于神经网络与数据融合的结构损伤识别理论研究    张育智

基于数据融合的结构损伤识别    焦莉

复杂运输机械装备运行安全的研究    韩晓刚

基于现场总线的大跨空间结构健康监测系统研究    卢伟

基于现场总线的大跨空间结构健康监测系统研究    卢伟

混凝土结构中钢筋腐蚀光纤光栅传感器设计与结构耐久性分析    李俊

推定结构混凝土强度的超声回弹逆回归融合法    李素娟

混凝土结构现场检测试验研究    刘磊

基于主元分析方法的空调系统传感器故障诊断研究    吴希军

结构振动的多尺度分析及融合    何亮

智能火灾自动报警系统的设计与实现    崔兴文

建筑企业项目实施能力评价研究    闫海涛

数据融合方法在结构损伤检测中的应用研究    高锐

岩土工程安全监测自动化系统的研究    许明情

基于模糊数据融合的室内舒适度评价方法研究    宋艳东

基于自适应卡尔曼滤波的灰色模型改进及在变形预测中的应用研究    叶俊华