作者:陈英,董思羽 单位:吉林大学 出版:《吉林大学学报(理学版)》2020年第04期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJLDX2020040330 DOC编号:DOCJLDX2020040339 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 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于加权数据融合和Kalman数据融合等方法。

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