作者：颜世平,彭敏放,雷将锋,谭虎 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2011年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2011060350 DOC编号：DOCYBJS2011060359 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于信息融合技术的电机故障诊断》PDF+DOC2006年第04期 冯爱伟,付华,徐耀松,王传英 《基于BP神经网络的传感器交叉敏感性抑制》PDF+DOC2005年第02期 高峰,董海鹰,胡彦奎 《基于信息融合技术的交通量检测算法研究》PDF+DOC2010年第03期 吴苏,李芳,朱善林 《动态生理信息融合在人体健康评价系统的应用》PDF+DOC2010年第16期 刘秀玲,杨国杰,王洪瑞,杜欢平,郭磊 《BP神经网络信息融合技术在水质监控中的应用》PDF+DOC2010年第10期 陈明,朱文婷,周汝雁,何盛琪 《多传感器信息融合技术及其应用》PDF+DOC2009年第05期 孙辉,赵峰,张峰云 《信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用》PDF+DOC2008年第02期 张唐瑭,王少红,徐小力 《基于BP神经网络的矿井一氧化碳检测方法研究》PDF+DOC2007年第10期 叶小婷,汤劼 《基于多信息融合的鸡蛋新鲜度检测研究》PDF+DOC2014年第08期 徐彦伟,崔建鹏,颉潭成,南翔 《基于神经网络的仪器设备优化诊断技术》PDF+DOC2013年第03期 林海英

    • 针对检测二氧化碳时因环境条件变化导致的检测精度降低、实时监测难、相似气体“交叉敏感”等问题，提出一种基于Chebyshev网络和最佳逼近理论的信息融合检测二氧化碳方法。该方法采用多个传感器采集多类信息，这些信息分别对应影响二氧化碳检测的物理量以及红外传感器测量数据，通过改进的Chebyshev网络进行信息融合，获得融合的检测结果。模拟试验结果表明：该方法明显地提高了检测二氧化碳的精度和鲁棒性。同时，采用信息融合技术，增强了气体检测的可控性。

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