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基于遗传小波神经网络的多传感器信息融合技术的研究
被引:23
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
高美静
[
1
]
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赵勇
[
2
]
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机构:
谈爱玲
[
1
]
机构
:
[1]
燕山大学信息科学与工程学院
[2]
燕山大学电气工程学院
来源
:
仪器仪表学报
|
2007年
/ 11期
关键词
:
小波神经网络;
遗传算法;
多传感器;
信息融合;
压力传感器;
D O I
:
10.19650/j.cnki.cjsi.2007.11.035
中图分类号
:
TP202.4 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
依据小波函数的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种小波神经网络。为使小波神经网络具有更高的学习精度和更快的收敛速度。利用遗传算法对小波神经网络权阈值的优化,设计了遗传小波神经网络。将该网络用于多传感器信息融合设计了遗传小波神经网络多传感器信息融合系统。压力传感器数据融合系统的仿真表明该方法能有效的提高传感器的输出准确度,消除非目标参量对传感器输出结果的影响,此系统还可用于其他多传感器信息融合系统,具有实际应用价值。系统设计实现简单,适合工程应用。
引用
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页码:2103 / 2107
页数:5
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