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粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用
被引量：
13
1
作者
王锋
孔李军
艾英山
《农机化研究》
北大核心
2010年第2期166-169,共4页
为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。...
为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。首先,通过分布图及自适应加权方法对粮情数据进行初次融合;然后,通过BP神经网络对其融合结果进行处理。该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了异质数据的互补性,提高了测控系统的可靠性。
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关键词
粮情测控系统
信息融合技术
多传感器
BP神经网络
测量精度
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职称材料
题名
粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用
被引量：
13
1
作者
王锋
孔李军
艾英山
机构
河南工业大学
出处
《农机化研究》
北大核心
2010年第2期166-169,共4页
基金
"十一五"国家科技支撑计划重点项目(2008BADA8B03)
河南工业大学科研基金项目(08XGG012)
文摘
为了保证储粮安全,需要严格控制的温度、水分、湿度和害虫等内部与外部因素。将信息融合技术应用于粮情测控系统,把多个异质传感器提供的数据进行融合处理,以提高目标参量测量的准确度和稳定性,提出一种基于多参数的两级信息融合方法。首先,通过分布图及自适应加权方法对粮情数据进行初次融合;然后,通过BP神经网络对其融合结果进行处理。该方法能够实现对同质数据的优化处理,并从整体上考虑了异质数据的互补性,提高了测控系统的可靠性。
关键词
粮情测控系统
信息融合技术
多传感器
BP神经网络
测量精度
Keywords
stored - grain condition＇s monitoring and controlling
information fu
s
ion
multi
-
s
en
s
or
BP neural net
-
work
mea
s
urement accuracy
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粮情测控系统中多传感器信息融合技术的应用
王锋
孔李军
艾英山
《农机化研究》
北大核心
2010
13
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