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基于多分类支持向量机和证据合成方法的多传感器信息融合研究
随着科学技术的不断发展和进步，传感器的应用越来越广泛。在不同的领域中，例如环境检测、工业控制、医学诊断等，传感器能够实时获取物理量、化学量等信息。这些信息对于生产、管理、决策等具有非常重要的作用。然而，由于用于收集信息的传感器不同、环境也不同，所得到的信息质量可能存在差异，不同传感器得到的信息也会存在冗余或者不一致的情况。因此，多传感器的信息融合成为了一个重要的研究方向。
在信息融合的研究中，多分类支持向量机是目前较为成熟的分类算法之一。其能够高效地处理高维数据、非线性分类等问题。同时，为了解决多传感器信息中存在的不一致和冗余现象，证据合成方法也得到广泛的应用。证据合成方法能够将来自不同传感器的信息进行汇总，提供更为可靠准确的信息。
基于多分类支持向量机和证据合成方法，本文研究了多传感器信息融合的模型。在实验中，首先对不同传感器采集到的数据进行预处理，以确保数据的质量和可靠性。随后，使用多分类支持向量机对预处理后的数据进行分类，得到各个类别的结果。最后，使用证据合成方法对来自不同传感器的信息进行融合，得到最终的分类结果。
在实验中，我们使用了不同的传感器对两个不同的问题进行了研究。第一个问题是基于热成像和红外传感器的火灾识别。实验结果表明，基于支持向量机的分类器能够对火灾进行准确识别，而证据合成方法能够将来自不同传感器的信息进行融合，提供更为可靠准确的结果。第二个问题是基于医学图像和磁共振传感器的癌症诊断。实验结果表明，基于支持向量机的分类器能够对癌症进行准确诊断，而证据合成方法能够将来自不同传感器的信息进行融合，提供更为可靠准确的诊断。
综上所述，基于多分类支持向量机和证据合成方法的多传感器信息融合研究是一个重要的研究方向。通过对传感器数据进行预处理，使用支持向量机对数据进行分类，以及使用证据合成方法对来自不同传感器的信息进行融合，可以提高识别和诊断的准确性，从而在生产、管理、决策等方面发挥重要作用。