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基于神经元的多传感器数据级融合研究
被引量:
10
1
作者
谷立臣
张优云
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期89-93,共5页
在不知道先验知识的条件下,从含有观测噪声的多传感器测量数据中估计出方均误差最小的数据融合值,并作为神经元融合系统训练样本,因而解决了多传感器测量系统数据级融合的标定问题。研究结果表明,融合数据在精度、容错性以及动态响应方...
在不知道先验知识的条件下,从含有观测噪声的多传感器测量数据中估计出方均误差最小的数据融合值,并作为神经元融合系统训练样本,因而解决了多传感器测量系统数据级融合的标定问题。研究结果表明,融合数据在精度、容错性以及动态响应方面均优于单传感器测量。
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关键词
传感器
数据
融合
神经元
方均误差
融合
标定
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职称材料
题名
基于神经元的多传感器数据级融合研究
被引量:
10
1
作者
谷立臣
张优云
机构
西安建筑科技大学机电工程学院
西安交通大学
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期89-93,共5页
基金
国家自然科学基金(59990472)
国家'九五'攀登B(PD9521908z1)资助项目
文摘
在不知道先验知识的条件下,从含有观测噪声的多传感器测量数据中估计出方均误差最小的数据融合值,并作为神经元融合系统训练样本,因而解决了多传感器测量系统数据级融合的标定问题。研究结果表明,融合数据在精度、容错性以及动态响应方面均优于单传感器测量。
关键词
传感器
数据
融合
神经元
方均误差
融合
标定
Keywords
Multi-sensor data Data level fusion Artifical neuron Mean square error Fusion calibration
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经元的多传感器数据级融合研究
谷立臣
张优云
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
10
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职称材料
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