1．4 专家系统
    一般专家系统由知识库、数据库、推理机、解释部分和知识获取5个部分组成(如图4所示)，知识库是专家系统的一个重要组成部分，实际中每种车型具有固定的联轴而且每种车辆第一轴必定单轮非联轴，根据这些信息和实际中挂车轴载荷分布等规律中可进行知识获取并作为专家知识库。将测得的每个轴组信息作为数据库，利用专家知识库对当前获得的数据进行推理给出解释和车辆轴型编码。

2 数据融合
2．1 数据融合的结构
    数据融合的结构有串联、并联和混合融合3种形式。在该系统中采用混合融合，即各传感器数据根据识别的过程实时地将各自数据传输到传感器融合中心(称重仪表)参与数据融合，系统具有4个数据源，在n个时刻的观察值有4n个观测值，其集合
   
    系统的数据融合处理模型如图5(a)所示，图中数据源1为单／双轮；数据源2为测轮器有／无压轴；数据源3为秤台有／无压轴：数据源4为专家系统经验。数据融合的软件实现流程如图5(b)所示。

2．2 数据融合方法
    在该系统中数据融合主要通过证据组合法来实现，证据组合法认为完成某项智能任务是依据有关环境某方面的信息做出几种可能的决策，而多传感器数据信息在一定程度上反映环境这方面的情况。因此，分析每一数据作为支持某种决策证据的支持程度，并将不同传感器数据的支持程度进行组合，即证据组合，分析得出现有组合证据支持程度最大的决策作为信息融合的结果。轴型识别系统主要依靠逻辑结构和经验来进行识别，因此在具体实现时以像素级融合结果为主要证据，分析特征级融合中的固有联轴证据并参考专家库经验进行证据组合，最后得出车辆的实际轴型编码。
2．3 数据融合方法的软件实现
    由于轴型识别是一个实时性和信息交融性比较强的过程，因此实际程序实现时各个功能块是相互交叉的。数据融合在称重仪表中进行，通过获取各个数据源利用C语言来编写相应算法结构和实现过程，主要功能代码如下：

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