基于QDPSO-BP网络的多传感器融合算法

• 作者: 张宇林 徐保国 朱小六 蒋鼎国
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 多传感器 数据融合 量子空间的粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 21-23
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2209字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-9787.2008.03.007

摘要

多传感器数据融合的理论和方法已经被应用到许多领域.但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方法.基于量子空间的粒子群(QDPSO)算法训练的BP神经网络具有较好的稳定性和收敛性,将其运用于多传感器的数据融合,在仿真中取得了比常规算法更高的精度,控制策略制定准确、可靠,是一种较有潜力的多传感器数据融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐保国	江南大学通信与控制工程学院	277	2198	22.0	30.0
2	蒋鼎国	江南大学通信与控制工程学院	7	61	5.0	7.0
3	张宇林	江南大学通信与控制工程学院	9	49	5.0	6.0
4	朱小六	江南大学通信与控制工程学院	5	66	3.0	5.0