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期刊论文
基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合
基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合
来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户:whoabc
【摘 要】
:
针对压力传感器在实际应用中受非目标参量(温度)的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关,提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理,以消除非目标参量对压力
【作 者】
:
张丹
于朝民
李东
【机 构】
:
92493部队
【出 处】
:
计算机测量与控制
【发表日期】
:
2004年6期
【关键词】
:
压力传感器
静态特性
数据融合
BP神经网络
BP neural network
pressure sensor
data fusion
static s
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针对压力传感器在实际应用中受非目标参量(温度)的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关,提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理,以消除非目标参量对压力传感器输出的影响.研究结果表明,利用神经网络实现传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的.
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