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摘要:
为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法( GA)优化反向传播( BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准确性、稳定性和通用性的角度对GA-BP神经网络、传统BP神经网络以及标准计算公式在气压式相对高度计中应用的性能进行了对比分析。研究结果表明,本文提出的基于GA-BP神经网络的相对高度计具有更高的测量精度、更高的稳定性和更好的推广能力,能够满足日常相对高度的实时测量需求。
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文献信息
篇名 GA-BP神经网络在气压式相对高度计中的应用研究
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 相对高度计 气压传感器阵列 数据融合 遗传算法 BP神经网络
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 传感器应用
研究方向 页码范围 1002-1008
页数 7页 分类号 TP212|TP391
字数 4208字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2014.07.026
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
相对高度计
气压传感器阵列
数据融合
遗传算法
BP神经网络
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
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
6772
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23
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