作者：吴昂,朱娟花,金施群 单位：黑龙江科技大学 出版：《黑龙江科技大学学报》2006年第05期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHLJI2006050110 DOC编号：DOCHLJI2006050119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于神经网络的大直径测量多传感器数据融合》PDF+DOC2007年第09期 吴昂,朱娟花,金施群 《基于多传感器大轴径测量系统的特征层数据融合》PDF+DOC2007年第12期 吴昂,朱娟花,金施群,姬少龙 《多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2020年第04期 杨军佳,叶晨亮,冯少华,钱冰 《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC2008年第02期 李媛媛,张立峰 《数据时空融合算法在无线多传感器网络中的应用》PDF+DOC2011年第11期 闫保中,徐志鹏,李晓宇 《一种多传感器数据自适应空间分级融合算法》PDF+DOC2010年第10期 贾俊,李学仁,卢虎,杨瑞坤 《非平稳随机序列的自适应加权融合算法》PDF+DOC2009年第12期 陈政,张胜修,曹立佳,刘英,吴蕾 《同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究》PDF+DOC2006年第04期 李战明,陈若珠,张保梅 《高精度故障电弧检测多传感器数据融合算法》PDF+DOC2014年第02期 徐秦乐,张金艺,徐德政,李若涵,张晶晶 《基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2014年第20期 陈咨余,张新伟,叶凌云

    • 为了克服多滚轮大直径测量系统中单一传感器的局限性，利用多传感器数据融合技术，充分挖掘不同时间和空间的测量数据信息，极大地提高了测量系统的性能和效率。将自适应加权算法应用于大直径测量系统的特征层数据融合，减少了不确定误差的影响。仿真结果表明：该算法得到的测量结果更加精确，效果较好。

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