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摘要:
针对压力传感器对温度变化和电流波动的交叉灵敏度问题,采用径向基函数(RBF)人工神经网络法对其进行数据融合处理,详细讨论了网络的训练过程和数据融合过程,消除温度和电流对压力传感器的影响.仿真结果表明:当温度变化48.5 ℃,电流波动3%时,经RBF神经网络数据融合后,压力波动为0.544%,大大降低了交叉干扰,提高传感器的稳定性及其精度,满足在线融合的需要.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的压力传感器三维数据融合
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 径向基函数神经网络 压力传感器 数据融合
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 计算与测试
研究方向 页码范围 79-81,84
页数 4页 分类号 TP212
字数 3092字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2007.02.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵光兴 安徽工业大学电气信息学院 43 176 8.0 11.0
2 钱光耀 安徽工业大学电气信息学院 9 62 5.0 7.0
3 杨入超 安徽工业大学电气信息学院 1 19 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
径向基函数神经网络
压力传感器
数据融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
总被引数(次)
66438
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
论文1v1指导