摘要
用电容传感器测量水流泥沙含量时 ,电容传感器的输出受环境温度的影响。为了消除环境温度的干扰 ,采用人工神经网络方法对传感器的输出进行数据融合处理。以电容传感器的泥沙测量值和环境温度作为网络的输入 ,并用改进的BP算法对网络进行训练得到融合输出值。试验结果表明采用基于人工神经网络的数据融合方法可有效地消除环境温度对电容传感器所产生的影响 ,从而得到精确、稳定的输出值。
In the process of measuring the sediment concentration in flow water, the temperature will greatly influence the output of the capacitance. This paper uses neural network method to fuse the results of experiment to eliminate the temperature influence. The neural network uses the capacitance sensor and the temperature sensor output as input. The results indicate that neural network based data fusion method can obtain accurate and steady outputs.
出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期459-462,共4页
Journal of Huazhong Agricultural University
基金
国家自然科学基金项目 (4 0 1710 62 )
中国科学院引进国外杰出人才项目 (982 60 2 )
中国科学院水利部水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室项目 (10 5 0 1 92 )
西北农林科技大学科研专项项目 (0 80 8)资助