RBFNN在速度传感器异常值滤除中的应用

• 作者: 李晓林 王静
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 异常值滤除 径向基函数神经网络 速度传感器
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 153-155
• 页数: 3页
• 分类号: TP274
• 字数: 2075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2014)11-0153-03

摘要

基于速度的延滞特性即不会瞬间突变,利用径向基函数(RBF)优秀的预估和拟合逼近能力,通过对已知时刻的速度值进行网络训练和学习,可以很好地预测下一刻的值及其变化趋势.根据是否落入由训练误差所确定的置信区间,判定异常值并进行异常值的滤除.经实验测试,95％的置信区间能够完全满足剔除异常数据、保留正常数据的功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓林	太原理工大学信息工程学院	22	104	6.0	9.0
2	王静	太原理工大学信息工程学院	22	72	5.0	8.0