《基于BP神经网络的功率传感器数据融合》PDF+DOC

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2. 《基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合》PDF+DOC 针对压力传感器在实际应用中受非目标参量(温度)的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关，提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理，以消除非目标参量对压力传感器输出的影响。研究结果表明，利用神经网络实现传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的。...
3. 《BP神经网络在爬架组安全监测系统中的应用》PDF+DOC 针对高层建筑施工过程中传统的爬架组安全监测系统对传感器数据多采用独立处理和分别判决的方式，易受外界环境干扰导致判定结果不准确，形成安全隐患的问题，提出了一种基于BP神经网络数据融合技术的爬架组安全监测系统。首先，介绍了爬架组安全监测系统总体架构，然后构建了BP神经网络数据融合模型，该模型由多传感器数......
4. 《基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法》PDF+DOC 针对传感器数据的多样性，提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法.首先，对传感器数据进行预处理；然后，用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据；最后，利用计算传感器可信度对数据进行融合.传感器数据融合效果对比实验结果表明，该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好，融合结果的离散程度优......
5. 《LM算法在传感器数据融合中的应用》PDF+DOC 针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题，采用LM算法对其进行数据融合，消除温度对压力传感器的影响，大大提高传感器的稳定性及其准确度；针对传感器存在测量误差问题，提出了增加一个噪声来训练网络，增强了网络的容错性。对所提方法进行了仿真研究和简单分析，并与非线性插值(三次多项式插值)作了比较，粗浅......
6. 《基于神经网络的多传感器数据融合》PDF+DOC 当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确......
7. 《基于BP神经网络的压力传感器数据融合研究》PDF+DOC 压力传感器由于输出电压值易受环境温度、电压扰动等非目标参量的影响而导致精度大大降低。该文采用BP神经网络对压力和温度2个目标参量进行数据融合处理，减小了两者相互交叉干扰敏感度。结果表明，采用BP神经网络进行数据融合，能够提高传感器的稳定性及其精度，仿真验证了该方法的有效性和可行性。...
8. 《基于BP神经网络的压力传感器数据融合》PDF+DOC 多传感器数据融合问题已经引起许多学者的广泛关注.通常，压力传感器都存在交叉灵敏度，其主要表现在传感器静态特性不仅受目标参量的影响还受多个非目标参量的影响.由于传感器的输出受多个参量的变化的影响，导致其性能不稳定，测量精度降低.针对温度、噪声、电源波动等多种环境因素影响压力传感器输出电压值这一问题，在......
9. 《BP算法在位移传感器测量精度方面的应用》PDF+DOC 在较高精度位移测量中，需要对位移传感器的输出进行温度补偿。采用BP(Back Propagation)网络的多传感器数据融合方法，把位移传感器和温度传感器的输出作为网络的输入向量送入融合中心，通过BP网络训练，然后将标定样本送入训练好的神经网络，得到比较准确的位移输出。为克服传统BP网络算法收敛慢、......
10. 《采用BP神经网络提高压力传感器的输出准确度》PDF+DOC 针对压力传感器在实际应用中，输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关，而且还受非目标参量(温度)影响的问题，笔者提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理的方法，以消除非目标参量的影响。研究结果表明该方法是可行的。...