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黄莲花,李光明/神经网络数据融合在车用传感器中的应用

时间:2015-07-30来源:未知 作者:admin点击:
神经网络数据融合在车用传感器中的应用 黄莲花,李光明 (1.广西交通职业技术学院,广西南宁530023;2.广西师范学院物理与电子工程学院,广西南宁530023) 摘要:在阐述了神经网络数据融合优势的基础上,分析了将神经网络数据融合应用于汽车传感器的可能性,
神经网络数据融合在车用传感器中的应用
  
 黄莲花,李光明
(1. 广西交通职业技术学院,广西 南宁530023;2. 广西师范学院 物理与电子工程学院,广西 南宁 530023)

 
摘  要:在阐述了神经网络数据融合优势的基础上,分析了将神经网络数据融合应用于汽车传感器的可能性,并以汽车自适应悬架控制系统为例,建立了其BP神经网络模型,通过实验仿真,验证了该方法的可行性。
关键词:神经网络;数据融合;车用传感器
Application of Neural Networks Data Fusion on Automotive Sensors  

HUANG Lian-hua, LI Guang-ming
(1.Guangxi Vocational and Technical College of Communications, Nanning 530023, China; 
2. Guangxi Teachers Education University, Nanning 530023, China)

 
Abstract:  The advantages of neural networks data fusion were discussed, and the possibilities that the neural network data fusion would used in the automotive sensors were analyzed. Taking the adaptive suspension control system on auto as an example, the BP neural network model was established, the simulation and experiments shows that the method is feasible.
Key words: neural network; data fusion; automotive sensors
 
作者简介:黄莲花(1978—)女(壮族),广西武宣人,讲师,工程师,主要研究方向为机电控制及其自动化;李光明(1978—)男,山东潍坊人,讲师,主要研究方向为电子技术及信号信息处理。
 
       随着多传感器系统应用领域的不断扩大,数据融合技术得到了较大的发展。为了使多传感器系统能够自适应、并行、高效地融合信息,数据融合算法越来越多地将神经网络应用其中。神经网络作为对人脑功能的抽象和模拟,是探索人类智能奥秘的强有力工具。神经网络以其泛化能力强、稳定性高、容错性好等优势,在数据融合的应用中日益受到重视。另外,神经网络具有较强的学习能力和适应能力,能够综合各方面的信息,在进行数据融合过程中具有较大的优势[1]。
 
1.神经网络融合多传感器信息应具有的性能
 
       神经网络融合多传感器信息应具有如下性能[1]:
    (1)神经网络的信息统一存储在网络的连接权值和连接结构上,使得多传感器信息的表示具有统一的形式,便于管理和建立知识库;
    (2)神经网络可增加信息处理的容错性,当某个传感器出现故障或检测失效时,神经网络的容错功能,可以使融合系统正常工作,并输出可靠的信息;
    (3)神经网络的自学习和自组织功能,使融合系统能适应工作环境的不断变化和信息的不确定性;
    (4)神经网络的并行结构和并行处理机制,使得信息处理速度快,能够满足信息融合的实时处理要求。

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