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基于证据理论的水质监测中信息融合的研究及应用

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本研究聚焦于水质监测领域，探讨了证据理论在信息融合中的应用，旨在提升水质检测准确性和效率。通过综合分析多源数据，提出了一种新的水质监测方法。 基于证据理论的信息融合研究及其在水质监测中的应用PDF格式文献。

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  • 基于证据理论的水质监测中信息融合的研究及应用
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    本研究聚焦于水质监测领域，探讨了证据理论在信息融合中的应用，旨在提升水质检测准确性和效率。通过综合分析多源数据，提出了一种新的水质监测方法。 基于证据理论的信息融合研究及其在水质监测中的应用PDF格式文献。
     
  • 基于DS证据理论的代码信息融合
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    本研究探索了利用D-S证据理论对不同来源的代码信息进行有效融合的方法，旨在提高软件开发质量和安全性。通过综合分析各种代码数据，该方法能增强决策支持系统的准确性和可靠性。 基于DS证据理论的信息融合代码利用证据合成法则来整合数据，并最终做出决策。
     
  • 信息融合滤波理论与应用研究_邓自立
    优质
    《信息融合滤波理论与应用研究》是由邓自立编著的一本书籍，专注于探讨信息融合技术中的核心问题——滤波理论及其在实际领域的应用。该书通过系统地分析和总结当前滤波理论的研究成果，并结合最新的算法和技术进展，深入浅出地阐述了如何将这些理论应用于解决工程实践中的复杂问题。它不仅为研究人员提供了宝贵的参考材料，也为相关专业的学生打下了坚实的基础知识框架。 信息融合滤波理论及其应用主要讲解了信息融合理论和卡尔曼滤波的相关知识。
     
  • D-S证据理论应用于煤矿水害预测的研究（2008年）
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    本研究探讨了D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用，通过建立相应的数学模型，提高了预测准确性和可靠性，为矿井安全提供了重要技术支持。 针对煤矿井下水灾及水害形成原因的复杂性和不确定性，可以应用多源数据融合技术，并利用D-S证据理论探讨对多传感器目标识别中的不精确推理方法。这种方法通过约束某些事件的概率来建立信任函数，而无需了解其确切关系。借助D-S证据理论，能够将多个传感器收集的数据进行整合，并依据一定的决策规则判断影响煤矿井下安全状态的因素，从而提供一种用于预测和评估煤矿井下突（透）水情况的模型。
     
  • 关于物联网水质监测系统的研究论文
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    本文探讨了基于物联网技术的水质监测系统的开发与应用，分析其在实时数据采集、传输及处理方面的优势，并提出改进方案以提升监测效率和准确性。 饮用水的质量在社会经济方面扮演着至关重要的角色。许多研究人员开发了多种系统来确保水质清洁。传统的采样方法是手动收集样本并送到实验室进行分析，这种做法不仅耗时而且容易出现人为错误。尽管现有的自动化系统能够减少这些误差，但它们通常需要将样品送回中央位置处理，从而导致延迟，并不能即时反馈给用户。 为了克服这些问题，我们建议开发一个可以实时监控水质的动态系统。该系统配备了多种传感器，用于检测水中的pH值、温度、电导率、浑浊度、氧化还原电位（ORP）、硝酸盐和游离余氯等关键指标，并将这些数据进行分析以确保饮用水的安全性。 所收集的数据通过内置网络传输到云端或中央服务器，在那里经过进一步处理后，系统会立即在本地设备上显示结果。为了使用户能够更快地获取信息并判断水质是否安全饮用，该系统配备了LED指示灯来直观展示检测结果。这样设计的目的在于减少现有系统的延迟问题，并且让使用者可以自行决定饮用水的安全性。 此外，这种新型的水质量监控解决方案既经济实惠又便于维护和操作。特别是对于学校、大学和其他公共设施来说，它提供了一种简单而有效的手段来确保水质安全并保护公众健康。
     
  • D-S证据理论的融合技术及其应用
    优质
    本研究聚焦于D-S证据理论在信息融合领域的应用与拓展，探讨其在不确定性推理中的优势，并分析该方法在多领域实践案例。 D-S证据理论融合技术及其应用.pdf介绍了D-S证据理论的基本概念、原理以及该理论在实际问题中的应用方法和技术。文档深入探讨了如何利用D-S证据理论解决不确定性信息下的决策问题，分析了不同应用场景下证据体的构建和冲突管理策略，并通过具体案例展示了其有效性与实用性。
     
  • 水质监测数据处理的研究——基于支持向量机方法.pdf
    优质
    本文探讨了运用支持向量机（SVM）技术在水质监测中的应用研究，重点分析了该方法在数据处理方面的优势及具体实现方式。通过实例验证了其在提高水质监测精度和效率上的有效性。 水质评价实质上是监测数据处理与状态识别的过程。本段落提出了一种基于支持向量机的方法来应用于水质评价，并依据决策二叉树多类分类的思想构建了水环境质量状况的识别与评价模型。通过使用长江口的实际水质监测数据进行了实验分析，同时将该方法与单因子法及单一BP神经网络方法进行比较。实验结果表明，应用此模型对长江口实际水质监测数据进行综合水质评价效果显著，并具有较高的实用价值。
     
  • 基于MATLAB的D-S证据理论多传感器信息融合实现
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用，实现了复杂环境下的信息综合处理与决策支持。 融合来自多个传感器在不同周期收集的数据，以做出最终决策。
     
  • 关于FPGA在水质检测系统中的应用研究
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    本研究探讨了将FPGA技术应用于水质检测系统的可行性与优势，通过硬件编程优化检测流程，提高水质监测的速度和准确性。 目前的突水水源判别方法无法实现预警，并且处理时间较长、过程复杂。为此，设计了一种采用激光诱导荧光技术和FPGA为核心处理器的水质检测系统。该系统通过在线监测地下水化学成分变化来实时跟踪矿井突水前兆，从而达到快速预警的目的。试验结果显示，此系统的精确度高，响应迅速。
     
  • 基于证据理论的证券组合优化研究 (2005年)
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    本研究探讨了运用证据理论进行证券组合优化的方法，通过该理论处理不确定性与模糊性，旨在提高投资决策的质量。 本段落提出了一种基于证据理论的证券优化组合方法，解决了最优投资比例问题和最大组合收益问题。文章根据现有证据构建了识别框架，并确定基本可信度分配；通过集函数过渡到点函数，求出单点似真度并进行归一化处理后，最终确定令人满意的投资比例。最后，比较不同组合的收益大小以得出最优投资组合。