数据融合在测控技术中的应用
被引量:4
Application of Data Fusion on Technology of Test and Control
摘要
本文简单介绍了多传感器数据融合的有关知识 ,着重说明数据融合应用于测控技术中可以提高传感器及测控系统的性能。
出处
《计量技术》
2002年第12期6-9,共4页
Measurement Technique
二级参考文献7
-
1刘同是 夏祖勋 等.数据融合技术及其应用[M].北京:国防工业出版社,1998,11..
-
2张贤达.现代信号处理[M].北京:清华大学出版社,1985.21.
-
3石利英,传感器技术,1993年
-
4刘君华,传感技术学报,1989年,2卷,2期,35页
-
5刘同明,数据融合技术及其应用,1998年,11页
-
6李士勇,模糊控制.神经控制和智能控制论,1996年,250页
-
7张贤达,现代信号处理,1985年,21页
共引文献25
-
1张永怀,刘君华.采用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性[J].传感技术学报,2002,15(3):185-188. 被引量:54
-
2周祖德,库少平,胡业发.电磁轴承多传感器故障诊断研究[J].中国机械工程,2005,16(1):57-59. 被引量:4
-
3朱志胜.拯救我们的氧气工厂——中国志愿者远赴天堂雨林后的呼吁[J].环境教育,2006(7):53-56.
-
4任艺.绿色行动迎奥运 环保卫士献爱心[J].环境教育,2006(8):24-24.
-
5高美静,胡黎明.基于遗传小波神经网络的压力传感器的非线性校正研究[J].传感技术学报,2007,20(4):816-819. 被引量:8
-
6白云,昝宏洋,温乃宁.基于最小二乘法的数据融合技术应用[J].技术与创新管理,2008,29(2):200-202. 被引量:3
-
7高敏,卢文科,孙仁涛.基于二维回归分析法的霍尔电流传感器温度补偿[J].电子测量与仪器学报,2009,23(2):100-104. 被引量:37
-
8贾要勤,常炳国.采用神经网络数据融合改善传感器的静态特性[J].西安交通大学学报,1999,33(11):75-78. 被引量:20
-
9常炳国,吴浩扬,刘君华,周晓华.基于径向基函数神经网络法识别变压器油中微量特征气体[J].西安交通大学学报,1999,33(12):13-16. 被引量:7
-
10司端锋,常炳国,刘君华.基于BP神经网络的传感器特性补偿新算法的研究[J].仪表技术与传感器,2000(1):11-13. 被引量:25
同被引文献29
-
1贾涛,吴能伟,陈涛.光电经纬仪组网测量位置估计的Cramer-Rao限[J].光电工程,2005,32(7):4-6. 被引量:11
-
2吕帅华,苏秀琴,张占鹏,向静波.一种基于高斯-牛顿法的光电经纬仪交会测量算法[J].光电工程,2006,33(11):22-25. 被引量:20
-
3高策,乔彦峰.光电经纬仪测量误差的实时修正[J].光学精密工程,2007,15(6):846-851. 被引量:60
-
4卢海波.常规靶场网络化实时交会测量方法研究[D].中国科学院研究生院(长春光学精密机械仪器与物理研究所).2004.
-
5刘利生.外弹道数据事后处理[M].北京:国防工业出版社,2002.
-
6HOWELL B P, WOOD S, KOKSAL S. Passive sonar recognition and analysis using hybrid neural networks [ C ]//Proc of IEEE Oceans Conference and Exhibition. [ S. l. ] : IEEE Press,2003:1917-1924.
-
7WEDGE D, INGRAM D, McLEAN D, et al. On global-local artifi- cial neural networks for function approximation [ J ]. IEEE Trans on Neural Networks,2006,17(4) :942-952.
-
8XU Ken-jun, LI Qiao-li, TAO Mei, et al. Estimation of wrist force/ torque using data fusion of finger force sensors[ J]. Measurement, 2004,36(5) :11-19.
-
9BIANCHINI M, FRASCONI P, GORI M. Learning without local minima in radial basis function networks[ J]. IEEE Trans on Neural Networks, 1995,6 (3) :749-755.
-
10JIA Ming-xing, ZHAO Chun-hui, WANG Fu-li, et al. A new method for decision on the structure of RBF neural network [ C ]//Proc of IEEE International Conference on Computational Intelligence and Se- curity. [S. l. ]: IEEE Press,2006:147-150.
二级引证文献4
-
1张涛.动态优化不等精度经纬仪交会方法[J].计算机与现代化,2012(11):26-29.
-
2李宗梁,银鸽.盾构施工引起地面沉降的双子神经网络预测[J].地下空间与工程学报,2014,10(1):191-200. 被引量:7
-
3孙昊,仲维灿,刘贺洋,祖丽楠.基于TDOA的声源定位模型中阵列位姿与定位误差之间关系的研究[J].河北工业大学学报,2014,43(5):8-14. 被引量:2
-
4孟格格,高强.基于多层卷积神经网络的变电站异常场景识别算法[J].电测与仪表,2018,55(5):46-50. 被引量:11
-
1闵荣宝.多传感器数据融合展望[J].现代电子工程,1994(4):41-50. 被引量:5
-
2付大毛.应用数据融合的方法[J].电子对抗参考资料,1992(4):3-5.
-
3周长仁.数据融合的数据库管理[J].电子对抗参考资料,1992(4):8-11.
-
4吴国芳,马南雪.基于网络的测控技术和控制系统[J].世界仪表与自动化,2000,4(4):24-28.
-
5D.L.POLLA,RICHARD S.MULLER,RICHARD M.WHITE,石广源.集成多传感器芯片[J].微电子学与计算机,1990,7(8):46-48.
-
6乔晨.数据融合的面向对象方法[J].抗恶劣环境计算机,1993,7(4):33-40.
-
7梁恺.九十年代测控系统发展趋向[J].测控技术,1990,9(2):6-10. 被引量:3
-
8打造应用品牌 引领测控潮流[J].可编程控制器与工厂自动化(PLC FA),2006(1):25-26.
-
9王少云.测控系统可靠性的预计[J].江苏航空,1994(2):20-22.
-
10范仁周,刘多伟,张锡明,罗筱山.Intel公司单片机及微处理器在测控系统中的应用[J].电讯技术,1989,29(4):55-60. 被引量:3