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基于神经网络的多传感器数据融合的分散型网络结构系统 被引量:2

Decentralized Network Structure System for Multisensor Data Fusion Based on Neural Network
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摘要 多传感器数据融合在日益复杂的工业、军事等领域变得越来越重要,在实现方法上,神经网络由于其自身特点在该领域显示出广阔的应用前景。针对以往解决方案的不足,提出分散式的网络结构模型,详细描述了层次模型及各层次组成模块的工作原理及实现方法,然后提出高层规划层的概念,用于实现分散型的网络结构。最后,进行了仿真实验,用实际数据论述该算法。 Multisensor data fusion is getting more and more important in increasingly complicated fields of industry , military and so on.In the application, neural network(NN) shows a broad prospect in this field due to its features. In order to settle the deficiencies in former solutions, I hereby bring forward in this thesis the model of decentralized network structure. After describing in detail the work principle and realization method of level model and compositive modules in each level , I put forward the concept of high programming level to realize the decentralized network structure. In the end ,I demonstrate this algorithm with real data which I got from emulational expertiment.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第4期29-31,37,共4页 Computer Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目
关键词 多传感器 数据融合 神经网络 分散型网络结构系统 数据处理 Level model Fusion algorithm High programming level
  • 相关文献

参考文献3

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  • 3刘同明,数据融合技术及其应用

同被引文献4

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引证文献2

二级引证文献11

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