分布式雷达目标位置数据融合算法.doc

模态数据融合治理实践.pdf

数据融合matlab代码基于CNN的多模式步态识别 弗朗西斯科·卡斯特罗（Francisco M. Castro）和曼努埃尔·J·马林·吉梅内斯（Manuel J.Marin-Jimenez） 此代码在TUM-GAID和CASIA-B的正常情况下运行测试。 对于其他情况，您只需下载数据集并构建相应的imdb。 该代码随附的模型为： 基于3D卷积的CNN，使用光流作为TUM-GAID的输入 基于3D卷积的CNN，可对TUM-GAID进行光流，灰度和深度模态的融合。 基于CNN的ResNet，使用灰色作为CASIA-B的输入。 基于3D卷积的CNN，可对CASIA-B进行光流和灰度的融合。 先决条件 MatConvNet库： MexConv3D（用于3D转换）： 将测试数据和模型下载到各自的文件夹中。 链接位于每个文件夹中的README文件中 该代码已经在Ubuntu 18.04和Matlab 2017b上进行了测试。 快速开始 假设您已将cnngaitmm库放置在文件夹 。 启动Matlab并键入以下命令： cd startup_cnngait demo_T

两种异步多传感器数据融合算法的比较.doc

无线传感网中基于BP神经网络的数据融合方法

3、证据理论的核心、优点及适用领域  核心：Dempster合成规则，这是Dempster在研究统计问题时首先提出的，随后Shafer把它推广到更为一般的情形。  优点：由于在证据理论中需要的先验数据比概率推理理论中的更为直观、更容易获得，再加上Dempster合成公式可以综合不同专家或数据源的知识或数据，这使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。  适用领域：信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析，等等。

数据融合matlab代码GRSL-2020-1自述文件显示了如何使用所编写的代码对提交的文章进行数值测试：GRSL-IEEE Geoscience和RS遥感字母将强度通道中的证据融合以用于PolSAR图像中的边缘检测Anderson A. de Borba ，MaurıcioMarengoni和Alejandro C Frery 在Matlab / Octave中测试Flevoland图像 运行/Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m 读取数据库/Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat 将ray写入：（有9个通道，但我们使用3个强度）/ Data / a）通道hh-flevoland_1.txt b）通道hv-flevoland_2.txt c）通道vv-flevoland_3.txt 将射线坐标写入以下位置：/ Data a）文件xc_flevoland.txt b）文件yc_flevoland.txt 在R 2中）运行/Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R -读取数据

BOT是近年来国际上出现的一种新型项目融资管理模式,由于该类项目投资巨大,建设管理周期长,存在众多不确定因素,因此在实施过程中会存在巨大风险。证据理论在风险评价过程中,受人为因素影响较小,可以对BOT风险进行客观、科学的评价。最后通过具体算法证明该模型在评价BOT项目风险的可行性和有效性。

数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。