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在多傳感器分布式檢測系統中,常規融合規則算法要求傳感器誤差概率已知,且系統中傳感器和融合中心同時優化存在一定困難。提出最小二乘融合規則(LSFR)算法,算法不依賴噪聲環境穩定性以及傳感器的虛警概率與檢測概率,融合中心根據各個傳感器的硬決策,得到全局的硬決策,并在傳感器和融合中心處理達到最優時,獲得最佳全局性能。仿真結果表明:對比似然比融合決策算法與Neyman Pearson融合規則(NPFR)算法,LSFR算法全局檢測概率顯著提高,且在不同數量規模傳感器和更多類型的分布式檢測系統中具有較好兼容性。 布觀測下不同傳感器數n和不同虛警概率PF下的算法比較圖2在瑞利分布觀測下不同傳感器數n和較小虛警概率PF下的算法比較合決策算法的檢測概率收斂速度越快。圖1和圖2表明，在同數量傳感器和同虛警概率情況下，LSFR算法都明顯優于NPFR算法與似然比融合決策算法。4結論本文主要研究在多傳感器分布式檢測系統中數據融合問題，分析了算法需已知傳感器誤差概率。本文提出一種最小二乘融合算法，LSFR算法不要求已知誤差概率，并獲得較高檢測概率。仿真結果表明:LSFR算法表現出良好的魯棒性圖像統計-電動折彎機數控滾圓機滾弧機價格低電動滾圓機多少錢，以及在不同數量規模傳感器和更多類型的分布式檢測網絡中具有較好兼容性。下一步工作將在數據融合方面自適應多傳感器分布式檢測系統深入研究。在分析側掃聲吶成像的散射模型基礎上,給出了海底混響服從瑞利分布的理論依據。 

www.suoguanjixie.name分析了其它典型概率分布的合理性并給出了各概率分布參數的估計方法。通過實驗來檢驗比較幾種典型的概率分布的最佳擬合。實驗結果表明:總體來看,威布爾分布更為精確,但瑞利分布仍保持了較好的擬合特性。特別是當底質粗糙、混響較強時,使用瑞利分布和威布爾分布相當。這一研究結果可為側掃聲吶圖像的底質分割提供重要依據。 稻種輪廓形狀測量是稻種基于形狀特征識別的前提條件。以激光傳感器采集到的稻種表面點云為基礎,提出了一種基于主平面剖視圖投影的稻種輪廓形狀測量方法。通過主成份分析法校正點云模型的坐標系,利用主平面投影法獲取稻種的六視圖投影模型,應用Alpha Shape算法提取投影點云模型的邊緣輪廓,并計算稻種投影模型的周長、面積、長、寬、長寬比、最大半徑、最小半徑、半徑比、圓形度等9個形狀特征參數。選取大華香糯、豫粳6號、新稻10號3大類,每種各200粒稻種作為試驗樣品,采用徑向基函數(RBF)神經網絡模型對提取到的形狀特征進行訓練識別,識別率分別達到96%,94%,98%。結果表明:基于激光傳感器的稻種輪廓形狀測量方法能夠較好地適用到稻種識別中。 圖像統計-電動折彎機數控滾圓機滾弧機價格低電動滾圓機多少錢  www.suoguanjixie.name