基于RBF神经网络的多传感器信息融合技术在粮情测控系统的应用

• 作者: 孔李军 王锋
• 来源期刊: 粮油加工
• 学科: 工学
• 关键词: 粮情监测 多传感器 信息融合 强跟踪kalman滤波器 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 粮食工程
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TS210.3
• 语种: 中文

摘要

将信息融合方法引入到粮情测控系统,提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法.该方法综合了多因素对粮食品质的影响.首先通过改进的强跟踪kalman滤波器进行粮情数据初次融合,其融合结果再通过RBF神经网络算法进行融合处理.研究表明,此方法应用于粮情测控系统,提高了测控系统的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔李军		9	30	3.0	5.0
2	王锋		50	209	9.0	12.0