粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究 被引量：9

1

作者 王刚 张志禹 《西安理工大学学报》 CAS 2006年第3期311-314,共4页

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传... 在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 粗糙集 神经网络 约简算法 数据融合

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GA-BP神经网络在气压式相对高度计中的应用研究 被引量：4

2

作者 张加宏 付洋 +4 位作者 葛益娴 顾芳 姚佳慧 黄秦 李猛 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1002-1008,共7页

为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准... 为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准确性、稳定性和通用性的角度对GA-BP神经网络、传统BP神经网络以及标准计算公式在气压式相对高度计中应用的性能进行了对比分析。研究结果表明,本文提出的基于GA-BP神经网络的相对高度计具有更高的测量精度、更高的稳定性和更好的推广能力,能够满足日常相对高度的实时测量需求。 展开更多

关键词 相对高度计 气压传感器阵列 数据融合 遗传算法 bp神经网络

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基于BP网络和D-S证据理论的瓦斯监测系统的研究 被引量：6

3

作者 付华 康海潮 梁明广 《工矿自动化》 2011年第8期159-161,共3页

针对目前煤矿采用的瓦斯传感器输出信号具有模糊性、不确定性等问题,提出了一种基于BP网络和D-S证据理论的瓦斯监测系统的设计方案。该系统采用改进的BP算法获取煤矿环境的基本概率分配,采用D-S证据理论对BP网络输出结果进行信息融合,... 针对目前煤矿采用的瓦斯传感器输出信号具有模糊性、不确定性等问题,提出了一种基于BP网络和D-S证据理论的瓦斯监测系统的设计方案。该系统采用改进的BP算法获取煤矿环境的基本概率分配,采用D-S证据理论对BP网络输出结果进行信息融合,从而对井下瓦斯状态作出判断和决策。实验结果表明,该系统提高了瓦斯监测信息的准确性和决策的快速性。 展开更多

关键词 瓦斯监测 信息融合 bp网络 D-S证据理论 LMbp算法

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改进的BP算法在多传感器数据融合中的应用 被引量：2

4

作者 张宇林 蒋鼎国 徐保国 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第A01期258-261,共4页

采用了基于小波神经网络的BP权值平衡改进算法,构造小波神经网络并训练以改变BP网络权值.根据多传感器特征级数据融合模型,并结合该权值平衡算法,使测量到的数据进行基于特征级的融合,并将该数据融合结果提供给决策级判断,从而得出理想... 采用了基于小波神经网络的BP权值平衡改进算法,构造小波神经网络并训练以改变BP网络权值.根据多传感器特征级数据融合模型,并结合该权值平衡算法,使测量到的数据进行基于特征级的融合,并将该数据融合结果提供给决策级判断,从而得出理想的判定效果.仿真结果表明,该数据融合算法避免了BP权值平衡算法的缺点,不仅提高了学习的速度,而且具有更高的计算精度. 展开更多

关键词 小波神经网络 bp算法 多传感器 数据融合

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基于WNN的BP算法的多传感器数据融合研究

5

作者 张宇林 朱小六 徐保国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第3期21-23,共3页

小波神经网络(WNN)是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。采用基于WNN的BP权值平衡算法对多传感器测量的结果进行特征级的数据融合,融合结果提供给决策级判断。该融合算... 小波神经网络(WNN)是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。采用基于WNN的BP权值平衡算法对多传感器测量的结果进行特征级的数据融合,融合结果提供给决策级判断。该融合算法避免了BP网络收敛速度慢,易产生局部最优解等缺点,提高了学习的速度、精度。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 小波神经网络 bp算法 多传感器 数据融合

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基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法 被引量：35

6

作者 曹轲 谭冲 +1 位作者 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第2期232-239,共8页

为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA)。首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰... 为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA)。首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰狼方案,利用改进灰狼算法对BP神经网络初始阈值和初始权值进行优化以解决数据融合中BP神经网络对初值敏感、易陷入局部最优的问题;其次考虑到无线传感网实际传输节点能耗和分簇情况,提出基于节点剩余能量参数和节点密度参数的分簇方案,通过调整参数的权重因子来适应网络数据融合传输过程中的实际情况。仿真实验结果表明,对比BPNDA算法和GAPSOBP算法,IGWOBPDA算法在不同数据集下有更好的数据融合精度和更快的收敛速度,并且能有效地减少数据传输量,降低节点能耗,延长网络生存时间,在不同网络规模下保持稳定性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 bp神经网络 灰狼算法 控制参数 权重因子

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基于IPSO-BP神经网络的WSNs数据融合算法 被引量：5

7

作者 马占飞 巩传胜 +2 位作者 李克见 林继祥 刘雨忻 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第12期151-154,159,共5页

针对无线传感器网络(WSNs)数据融合算法中反向传播(BP)神经网络存在对初值敏感、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出基于改进粒子群优化BP(IPSO-BP)神经网络的WSNs数据融合算法。首先,用细菌觅食算法的趋化、迁徙算子对粒子群优化... 针对无线传感器网络(WSNs)数据融合算法中反向传播(BP)神经网络存在对初值敏感、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出基于改进粒子群优化BP(IPSO-BP)神经网络的WSNs数据融合算法。首先,用细菌觅食算法的趋化、迁徙算子对粒子群优化(PSO)算法进行改进;然后,用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,再引入到WSNs数据融合中,簇成员节点负责采集监测数据,在簇首节点通过优化后的BP神经网络对数据进行特征提取,并将融合结果发送至汇聚节点。仿真结果表明:IPSO-BP算法能有效提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 反向传播神经网络 粒子群优化算法 细菌觅食优化算法

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基于BP神经网络的传感器交叉敏感性抑制 被引量：8

8

作者 高峰 董海鹰 胡彦奎 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第2期22-23,26,共3页

多传感器系统通常都存在交叉敏感性问题,传感器静态性不仅受某一个环境参量的影响,有时甚至受多个非目标参量的影响,致使测量精度低。提出一种基于BP神经网络的传感器的交叉敏感性抑制的方法,并应用到实际的检测系统中。通过对应用神经... 多传感器系统通常都存在交叉敏感性问题,传感器静态性不仅受某一个环境参量的影响,有时甚至受多个非目标参量的影响,致使测量精度低。提出一种基于BP神经网络的传感器的交叉敏感性抑制的方法,并应用到实际的检测系统中。通过对应用神经网络前后的数据进行比较分析,表明该方法大大降低了交叉干扰,提高了测量精度,达到了预期效果。 展开更多

关键词 交叉敏感性 神经网络 bp算法 信息融合

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基于遗传算法和BP模糊神经网络的红外步态识别

9

作者 谭建辉 《现代电子技术》 2011年第12期65-68,共4页

为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法。做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真... 为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法。做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真实验,获得识别率、等错误率和累积匹配分值的实验数据及对比结果,得到多分类器融合识别比单分类器识别提高约10%识别率,降低约10%等错误率,完全收敛阶数提高1倍多的结论。具有识别精度高、收敛速度快的特点。 展开更多

关键词 bp模糊神经网络 红外 步态识别 多分类器融合 遗传算法

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PSO-BP网络模型在温室数据融合中的应用研究 被引量：1

10

作者 张酉军 熊伟丽 +1 位作者 张林 徐保国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第12期57-59,共3页

由于温室的众多要素之间是相互制约、互相配合的,为了形成一个准确、合理的判断,将PSO算法的全局优化能力和BP神经网络良好的非线性映射能力相结合,优化BP神经网络的权值和阈值,提出了一种基于PSO的BP网络数据融合算法,并利用该算法对... 由于温室的众多要素之间是相互制约、互相配合的,为了形成一个准确、合理的判断,将PSO算法的全局优化能力和BP神经网络良好的非线性映射能力相结合,优化BP神经网络的权值和阈值,提出了一种基于PSO的BP网络数据融合算法,并利用该算法对温室多传感器(温度传感器、湿度传感器和光照度传感器)同时检测到的数据进行融合。仿真结果表明:基于PSO-BP网络的数据融合算法能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。 展开更多

关键词 温室 PSO算法 bp神经网络 数据融合

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基于DHMM和BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究 被引量：10

11

作者 朱文辉 黄晋英 +2 位作者 卫洁洁 陈海霞 封顺笑 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第2期105-108,共4页

为提高齿轮箱故障的智能诊断精度,从信息融合的角度,提出了一种基于DHMM和BP神经网络的混合智能故障诊断方法。根据不同工况下齿轮箱的振动信号时频特征,利用训练样本建立各类工况下的DHMM模型,然后求得测试样本在各DHMM模型下的似然概... 为提高齿轮箱故障的智能诊断精度,从信息融合的角度,提出了一种基于DHMM和BP神经网络的混合智能故障诊断方法。根据不同工况下齿轮箱的振动信号时频特征,利用训练样本建立各类工况下的DHMM模型,然后求得测试样本在各DHMM模型下的似然概率对数,将似然概率对数作为新的特征添加到原来时频特征中,把新的特征集作为BP神经网络的输入,实现各工况的诊断。实验结果证明,相比于单独使用DHMM方法、BP神经网络以及两种方法的简单级联,该方法较大的提高了齿轮箱故障的诊断精度。将DHMM方法引入到齿轮箱的故障诊断中,结合了BP神经网络的自适应能力强和DHMM时序建模能力强的优点,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 故障诊断 bp神经网络 离散隐Markov模型 信息融合

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基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法 被引量：19

12

作者 王虹 徐佑宇 +2 位作者 谭冲 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第5期673-680,共8页

针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后... 针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 bp神经网络 粒子群算法 天牛须搜索算法

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基于BP神经网络的畜禽粒状饲料水分测定系统设计 被引量：1

13

作者 张洗玉 朱果露 +2 位作者 陈雨欣 高浩源 李嘉乐 《河南农业科学》 北大核心 2021年第9期163-171,共9页

为了解决传统畜禽粒状饲料水分含量测定过程中存在的成本耗费大、测定效率低、无法实现快速在线检测等问题,设计了间接式新型水分含量测定系统,用于畜禽粒状饲料在线快速测量。根据GB/T6435—2014要求及测定系统总体结构,以嵌入式芯片ST... 为了解决传统畜禽粒状饲料水分含量测定过程中存在的成本耗费大、测定效率低、无法实现快速在线检测等问题,设计了间接式新型水分含量测定系统,用于畜禽粒状饲料在线快速测量。根据GB/T6435—2014要求及测定系统总体结构,以嵌入式芯片STM32F103C8T6为主控核心,选取差频式圆柱形电容传感器检测粒状饲料样品电容,使用温度传感器DS18B20测定样品测试环境温度,基于BP神经网络融合算法实现多传感器数据融合以补偿温度、紧实度等因素所造成的测定误差,根据多元回归分析方法建立粒状饲料样品水分测定模型,并利用MATLAB曲线拟合。结果表明,设计的测定系统能够在5~8 s内测定粒状饲料水分含量,测定绝对误差低于1.2%,测量重复性误差小于0.2。可见,设计的粒状饲料水分含量测定系统符合养殖业饲料生产精准管理且有效降低饲养成本的要求。 展开更多

关键词 畜禽粒状饲料 水分含量 测定系统 无损在线检测 水分模型 bp网络融合算法 MATLAB曲线拟合

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基于IFWA-BP神经网络的线风速数据融合研究 被引量：8

14

作者 吴新忠 陈昌 +1 位作者 耿柯 魏连江 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期16-23,共8页

针对时差法测量线风速受环境因素影响,导致测量结果不准确的问题,提出一种基于自适应烟花-BP神经网络(IFWA-BP)的数据融合方法。将线风速信息和环境信息进行数据融合,通过多源信息互补减小线风速测量的不准确性。自适应烟花算法是在烟... 针对时差法测量线风速受环境因素影响,导致测量结果不准确的问题,提出一种基于自适应烟花-BP神经网络(IFWA-BP)的数据融合方法。将线风速信息和环境信息进行数据融合,通过多源信息互补减小线风速测量的不准确性。自适应烟花算法是在烟花算法中引入自适应惯性权重,并对爆炸算子进行改进,增强了烟花算法的全局搜索能力,从而优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。为了比较IFWA-BP融合模型的融合效果,进行了多算法融合模型对比实验,实验结果表明IFWA-BP融合模型减小了线风速测量的误差,使线风速测量系统的精度达到了98.48%。 展开更多

关键词 多传感器数据融合 线风速 bp神经网络 自适应烟花算法

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改进BP神经网络的数据融合方法在智能灯光控制系统中的应用 被引量：6

15

作者 郭瞻 肖祖铭 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第9期88-92,共5页

针对现有智能灯光控制系统的高能耗以及无法准确确定人体的静止状态等问题,在多传感器采集的基础上,提出一种将BP神经网络与改进遗传算法相结合的多信息融合算法用于智能灯光控制系统中。通过改进遗传算法获得一组次优解,用作训练BP神... 针对现有智能灯光控制系统的高能耗以及无法准确确定人体的静止状态等问题,在多传感器采集的基础上,提出一种将BP神经网络与改进遗传算法相结合的多信息融合算法用于智能灯光控制系统中。通过改进遗传算法获得一组次优解,用作训练BP神经网络初始权值和阈值。通过仿真将这里算法与遗传算法优化的BP神经网络算法、BP神经网络、遗传算法进行比较,以验证融合算法的优越性。仿真结果表明,该算法在收敛性、网络能耗和网络时延等方面都有较大改善,平均收敛时间为4.11s,检测精度为100%,具有一定的实用性。这项研究为智能灯光控制系统的发展提供了一定的参考。 展开更多

关键词 智能灯光控制系统 多传感器 多信息融合 bp神经网络 遗传算法

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基于信息融合的燃气环境监测技术研究 被引量：1

16

作者 张龙祥 冯全源 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第7期110-115,共6页

针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器... 针对传统燃气安全监测方法只针对于单一环境变量,并不能准确监测环境信息的问题,采用多传感器信息融合算法对燃气环境安全进行监测。首先使用滑动均值滤波算法消除监测数据中出现的异常数据与噪声;其次使用卡尔曼滤波算法对同质传感器数据进行数据级融合;最后,采用基于遗传算法优化BP神经网络对数据进行决策级融合。实验结果表明,相对于传统单一监测方法,基于多传感器信息融合的燃气环境监测系统准确率高,可靠性好,在燃气安全方面具有良好的应用场景。 展开更多

关键词 环境监测 多传感器 信息融合 卡尔曼滤波 遗传算法 bp神经网络

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跨音速大气/惯性攻角两步融合算法 被引量：6

17

作者 李睿佳 李荣冰 +1 位作者 刘建业 孟博 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期99-105,共7页

攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响.针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补... 攻角是飞机飞行的重要状态参数,也是飞控及导航系统必需的参数,现代战机对攻角精度要求越来越高.大气数据系统在跨音速条件下性能严重下降,大气攻角精度受到很大影响.针对试验机大气数据传感器的配置特点,该文设计了一种基于变参数互补滤波器与神经网络的跨音速大气/惯性攻角两步融合算法,实现惯导系统和大气系统的攻角信息融合.首先进行跨音速惯导天向回路解算,而后利用互补滤波器与神经网络对大气/惯性攻角进行互补融合与修正,使最终的融合修正攻角平稳、可靠,逼近真实攻角.本文利用某型飞机的实际试飞数据对两步融合算法进行了验证.结果表明,融合修正后的攻角能够基本去除跨音速飞行阶段原始大气攻角的剧烈波动,并与真实攻角吻合. 展开更多

关键词 大气数据系统 惯性导航系统 飞行攻角 互补滤波器 bp神经网络 融合算法

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蝙蝠算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合 被引量：26

18

作者 王华东 王大羽 《激光杂志》 北大核心 2015年第4期164-168,共5页

为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略。首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采... 为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略。首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,本文算法节省了感知节点的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期时间,提高数据融合的精度。 展开更多

关键词 无线传感器网络 数据融合 蝙蝠算法 bp神经网络

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基于粗糙集和神经网络的数据融合方法研究 被引量：4

19

作者 高巍 迟宇 +1 位作者 赵海 史率 《现代电子技术》 2009年第8期72-75,共4页

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究基于粗糙集理论和神经网络相结合的数据融合方法。由于粗糙集理论能够有效地简化知识,降低特征的维数,将粗糙集理论和神经网络结合起来,利用基于信道容量的知识相对约简算法对输入信息进行简化... 在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究基于粗糙集理论和神经网络相结合的数据融合方法。由于粗糙集理论能够有效地简化知识,降低特征的维数,将粗糙集理论和神经网络结合起来,利用基于信道容量的知识相对约简算法对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了神经网络的规模,提高网络的收敛性和融合系统的识别率,达到提高整个融合系统效率的目的。将改进后的融合系统与传统的神经网络融合的效率进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 粗糙集 神经网络 bp算法 数据融合

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快速路截面数据和车牌识别数据融合算法 被引量：3

20

作者 杨兆升 孙晓梅 王志建 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1378-1383,共6页

为了提高快速路交通流检测精度,在对快速路截面数据和车牌识别数据预处理方法研究的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络数据融合算法,并以VISSIM模拟交通流数据为对象,通过MATLAB程序实现该算法的仿真验证,同时与传统BP神经网... 为了提高快速路交通流检测精度,在对快速路截面数据和车牌识别数据预处理方法研究的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络数据融合算法,并以VISSIM模拟交通流数据为对象,通过MATLAB程序实现该算法的仿真验证,同时与传统BP神经网络融合算法进行对比分析.结果表明,该算法融合的平均相对误差为0.73%,传统BP神经网络融合的平均相对误差为1.55%,融合精度显著提高. 展开更多

关键词 数据融合 bp神经网络 遗传算法 车牌识别

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