计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
2期
322-326
,共5页
输油管道%传感器%数据融合%模糊支持度%正交基神经网络
輸油管道%傳感器%數據融閤%模糊支持度%正交基神經網絡
수유관도%전감기%수거융합%모호지지도%정교기신경망락
为了解决输油管道多传感器在线检测数据存在不确定性和模糊性问题,提出了输油管道在线检测数据融合模型.从参与融合的数据源头和智能融合器两方面,利用检测数据间互补信息,分两级逐步地降低检测数据误差.第一级融合,从检测数据自身蕴藏的信息提取出综合模糊支持度,由此确定各传感器自身数据的优劣程度,筛选组成最优融合数据源.第二级融合采用正交基神经网络,通过训练,获取检测数据与融合输出结果间的非线性映射关系,实现不同时段、不同组检测数据间的融合.仿真验证表明,建立的模型不但提高了检测数据融合结果准确性,而且数据融合实时处理能力强,并且硬件易实现.
為瞭解決輸油管道多傳感器在線檢測數據存在不確定性和模糊性問題,提齣瞭輸油管道在線檢測數據融閤模型.從參與融閤的數據源頭和智能融閤器兩方麵,利用檢測數據間互補信息,分兩級逐步地降低檢測數據誤差.第一級融閤,從檢測數據自身蘊藏的信息提取齣綜閤模糊支持度,由此確定各傳感器自身數據的優劣程度,篩選組成最優融閤數據源.第二級融閤採用正交基神經網絡,通過訓練,穫取檢測數據與融閤輸齣結果間的非線性映射關繫,實現不同時段、不同組檢測數據間的融閤.倣真驗證錶明,建立的模型不但提高瞭檢測數據融閤結果準確性,而且數據融閤實時處理能力彊,併且硬件易實現.
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