制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2014年
6期
90-93
,共4页
脉冲耦合神经网络%汇聚节点%故障%应急处理
脈遲耦閤神經網絡%彙聚節點%故障%應急處理
맥충우합신경망락%회취절점%고장%응급처리
助航灯光尤其是着陆区灯的正常工作保障了飞机的安全着陆。在进行助航灯光信息采集时,需要具有较高的准确性和实时性。无线传感器网络具有系统布置简单和灯光控制实时性好的特点,针对基于无线传感器网络,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的汇聚节点数据融合方法。对汇聚节点的数据和参数处理问题进行了讨论。实验结果表明,基于PCNN的算法具有较好的实时性,并能够提高故障分类准确率和速度,该网络在数据融合处理方面优于BP神经网络,能有效地进行故障的应急处理。
助航燈光尤其是著陸區燈的正常工作保障瞭飛機的安全著陸。在進行助航燈光信息採集時,需要具有較高的準確性和實時性。無線傳感器網絡具有繫統佈置簡單和燈光控製實時性好的特點,針對基于無線傳感器網絡,提齣瞭一種基于脈遲耦閤神經網絡(PCNN)的彙聚節點數據融閤方法。對彙聚節點的數據和參數處理問題進行瞭討論。實驗結果錶明,基于PCNN的算法具有較好的實時性,併能夠提高故障分類準確率和速度,該網絡在數據融閤處理方麵優于BP神經網絡,能有效地進行故障的應急處理。
조항등광우기시착륙구등적정상공작보장료비궤적안전착륙。재진행조항등광신식채집시,수요구유교고적준학성화실시성。무선전감기망락구유계통포치간단화등광공제실시성호적특점,침대기우무선전감기망락,제출료일충기우맥충우합신경망락(PCNN)적회취절점수거융합방법。대회취절점적수거화삼수처리문제진행료토론。실험결과표명,기우PCNN적산법구유교호적실시성,병능구제고고장분류준학솔화속도,해망락재수거융합처리방면우우BP신경망락,능유효지진행고장적응급처리。