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基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
1
作者
丁晖
刘君华
申忠如
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001年第3期196-200,共5页
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参...
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。
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关键词
静态误差修正
多
传感器
数据融合
分布式多子网神经网络
传感器冗余法
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职称材料
题名
基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
1
作者
丁晖
刘君华
申忠如
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001年第3期196-200,共5页
文摘
为消除温度等非目标参数对传感器输出特性的影响 ,本文提出了一种采用多传感器数据融合技术的传感器静态误差修正新方法———传感器冗余法。该方法的显著优点是系统不需测量非目标参数 ,通过对多种传感器输出数据融合达到消除非目标参数对传感器输出的影响 ,实现正确检测传感器的输入。同时本文首次提出了一种新的神经网络结构 :分布式多子网神经网络 ,并将其用于实现该修正方法。模拟实验表明 ,该网络在泛化能力、学习速度等方面均优于BP网络和RBF网络。其多子网、自动分解任务的特点尤其适用于复杂样本的学习 ,具有很好的应用前景。
关键词
静态误差修正
多
传感器
数据融合
分布式多子网神经网络
传感器冗余法
Keywords
Static error correction
Multi sensor information fusion
Distributed multi subnet neural network
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于分布式多子网神经网络的传感器静态误差修正
丁晖
刘君华
申忠如
《计量学报》
CSCD
北大核心
2001
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