基于信息融合的不確定度認(rèn)證研究信息等專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文(完整版)
【正文】 and threat assessment. Multisensor information fusion (MSIF) is being applied to a wide variety of fields such as intelligent robot, automated target recognition, battlefield surveillance, medical diagnostics, image processing. In order to better meet the engineering requirements and standards of nextgeneration GPS (Geometrical Product Specification and Certification) Evaluation of accuracy of measurement uncertainty, the information fusion algorithm reference to the Evaluation of Uncertainty in Measurement. Based on the Lagrange multipliers and linear weighted fusion theory, then the results obtained by fusion. By the example shows, we can find that the method is simple and improves the precision under the same conditions, in line with a new generation of GPS standards, more adapted to the engineering requirements.Key word: GPS(Geometrical product specification and certification)；Information fusion；Measurement uncertainty ；Evaluation引言測(cè)量不確定度實(shí)際上就是在測(cè)量結(jié)果中所帶有的一個(gè)后綴參數(shù),它所起的作用是表明合理的賦予被測(cè)量量的結(jié)果的分散性。為了更加適應(yīng)工程上的要求并且提高新一代GPS 標(biāo)準(zhǔn)體系（產(chǎn)品幾何量技術(shù)規(guī)范與認(rèn)證）中測(cè)量不確定度的評(píng)定精度,將信息融合算法引用到測(cè)量不確定度評(píng)定中?？傊?，測(cè)量不確定度是說(shuō)明被測(cè)量量的結(jié)果分散程度的參數(shù)，它并不是說(shuō)明被測(cè)量量的結(jié)果是否接近真實(shí)值或接近真實(shí)值的程度。所謂的信息融合就是一個(gè)涉及對(duì)來(lái)自各種信息源的數(shù)據(jù)或信息進(jìn)行檢測(cè)、聯(lián)合、相關(guān)、評(píng)價(jià)及合并的多級(jí)、多方面處理過(guò)程，最終獲得提煉后的狀態(tài)和目標(biāo)評(píng)估。多傳感器信息融合系統(tǒng)與所有單傳感器信號(hào)處理或低層次的數(shù)據(jù)處理方式相比，后者是對(duì)大腦信息處理的一種低水平模仿，而前者可更大程度獲取被探測(cè)目標(biāo)和環(huán)境的信息量。一般情況下，基于非線性的數(shù)學(xué)方法，如果它具有容錯(cuò)性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶和并行處理能力，則都可以用來(lái)作為融合方法。為了完成這種數(shù)據(jù)層融合，傳感器必須是相同的或者是同類的。圖3 決策層融合信息融合研究中的存在的問(wèn)題：（1）未形成基本理論框架和有效廣義模型及算法雖然信息融合的研究已經(jīng)相當(dāng)廣泛，但是自前對(duì)信息融合的研究都是根據(jù)問(wèn)題的種類，各自建立融合準(zhǔn)則，并在此基礎(chǔ)上形成所謂最佳融合方案，而且目前很多研究工作是基礎(chǔ)研究、仿真性工作。在異類多傳感器信息融合中，如何利用各傳感器信息進(jìn)行航跡起始，如何綜合利用位置、動(dòng)態(tài)及特征和屬性參數(shù)改善目標(biāo)跟蹤性，如何合理利用互補(bǔ)信息以改善對(duì)目標(biāo)的識(shí)別及如何實(shí)現(xiàn)檢測(cè)跟蹤的聯(lián)合優(yōu)化都是需要進(jìn)一步研究和解決的問(wèn)題。人工智能技術(shù),如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊推理、遺傳算法等應(yīng)用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、特征提取、管理和評(píng)估等信息融合模型研究已取得了一些進(jìn)展，但在工程實(shí)現(xiàn)上還有許多問(wèn)題需要處理，如研討較之一般的專家系統(tǒng)更面向功能的拓樸模型或基于知識(shí)的系統(tǒng)測(cè)試和評(píng)定的方法、標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題等。 不確定度的發(fā)展與研究現(xiàn)狀遠(yuǎn)在 400年以前，德國(guó)的開普勒就利用已經(jīng)校準(zhǔn)的儀器進(jìn)行了天文方面的測(cè)量，為了尋找出行星的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，隨后在對(duì)相關(guān)觀測(cè)結(jié)果的對(duì)比中，發(fā)現(xiàn)行星的運(yùn)動(dòng)軌道的測(cè)量結(jié)果中包含不確定度。作為當(dāng)時(shí)CIPM的成員，他正式提出了解決測(cè)量不確定度表示的國(guó)際統(tǒng)一性問(wèn)題的提案。這份CIPM建議書推薦的方法，以INC一1(1980)為基礎(chǔ)，要求所有CIPM及其咨詢委員會(huì)贊助下的國(guó)際比對(duì)及其他工作的參加者，在給出結(jié)果時(shí)必須使用合成不確定度。2001年8月，合肥工業(yè)大學(xué)主持召開了“全國(guó)誤差理論學(xué)術(shù)與教學(xué)交流研討會(huì)”，與此同時(shí)，為了更好地推動(dòng)誤差理論與不確定度研究及應(yīng)用，與會(huì)專家學(xué)者經(jīng)過(guò)充分討論，正式成立了全國(guó)測(cè)量誤差與不確定度研討會(huì)。為單次測(cè)量的實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差，由貝塞爾公式計(jì)算得到為平均值的實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差，其值為作為測(cè)量結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)不確定度，即A類標(biāo)準(zhǔn)不確定度。具體方法如下：(1)由經(jīng)驗(yàn)和有關(guān)的資料或者信息，先進(jìn)行分析或者判斷被測(cè)量參數(shù)分散的區(qū)域，并對(duì)被測(cè)量參數(shù)的概率分布進(jìn)行估計(jì)，再依照置信概率p來(lái)預(yù)估包含因子k,則B類標(biāo)準(zhǔn)不確定度為。相對(duì)與A類不確定度的評(píng)定更加復(fù)雜和困難，但是只要能夠做得位，和A類評(píng)定方法一樣可靠。與之相關(guān)的有許多物理量，具體如下：平均值（mean value）表示一系列數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)總體的平均特征的值。在本文中用表示。表1 給出了歷史實(shí)驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)條件為在室溫（20177。 我們可以發(fā)現(xiàn)，該方法簡(jiǎn)單易行,在同等條件下提高了精度,符合新一代GPS 標(biāo)準(zhǔn)的要求，更適應(yīng)了工程上的要求，能夠很好地解決實(shí)際工程中的所遇到的某些問(wèn)題。（0－10)MPa， MPa的彈簧管式一般壓力表，對(duì)該表進(jìn)行全量程的檢定，選取示值誤差最大點(diǎn)8MPa，在該點(diǎn)重復(fù)測(cè)量20次。首先假設(shè)，是對(duì)某種參數(shù)的兩次獨(dú)立重復(fù)測(cè)量的結(jié)果，于是它們的標(biāo)準(zhǔn)差則分別是：與 。用表示。其評(píng)定難點(diǎn)在于準(zhǔn)確判斷先驗(yàn)概率的分布類型以及對(duì)包含因子的估計(jì)， 要求估計(jì)者具有深入的專業(yè)知識(shí)和豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。(2)如果依據(jù)制造部門的校準(zhǔn)證書、手冊(cè)、說(shuō)明書或其他文獻(xiàn)資料知被測(cè)量參數(shù)的估計(jì)值，并知其擴(kuò)展不確定度是標(biāo)準(zhǔn)差的k倍和包含因子k的大小
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