【摘 要】
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为克服传统方法存在的融合过程耗时长、融合过程能量损耗大的问题,本研究设计了基于多Agent的车联网信息融合方法。利用多Agent结构间的相互协作关系构建多Agent结构模型,采
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为克服传统方法存在的融合过程耗时长、融合过程能量损耗大的问题,本研究设计了基于多Agent的车联网信息融合方法。利用多Agent结构间的相互协作关系构建多Agent结构模型,采用扩展融合Kalman滤波的方法对车联网信息实施干扰滤波,并结合匹配相关检测方法得到车联网信息特征的提取输出结果。基于此,对车联网的输出链路层的信息进行关联维特征分割,得到车联网信息的统计平均量。最后结合模糊控制方法得到信息输出增益,采用相似传递性原则得到对车联网信息的融合输出结果。实验结果表明,该方法具有配置过程耗时短和能量损耗低
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对2018—2020年中国知网-期刊(CNKI-CAJD)数据库的1768篇国内高职院校数字化课程资源建设与应用相关论文进行文献计量分析,从年度发文量、关键词、刊文期刊、学科分布、研究