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基于神经网络的多传感器数据融合
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作者 胡仲毅 陈进军 鲁绪文 《贵州工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第4期50-53,共4页
当前,多传感器技术是研究热点。通过不同功能,不同精度,不同位置的传感器,可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略,与改进的BP神经网络算... 当前,多传感器技术是研究热点。通过不同功能,不同精度,不同位置的传感器,可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略,与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度,控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 BP神经网络 lenenberg-marquardt算法 模糊控制 滤噪
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