基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)優(yōu)化
所屬分類：技術(shù)論文
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文檔介紹：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法要求獲得比較精確的對象數(shù)學(xué)模型，對于復(fù)雜的難于建立模型的場合無法適用。為解決上述問題，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法，對對象的先驗(yàn)要求不高，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。仿真結(jié)果表明，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度，效果良好。
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