补偿模糊神经网络在多传感器数据融合中的应用研究

摘要：

本文提出一种补偿模糊理论和神经网络的混合系统,并将其应用于多传感器数据融合.混合系统引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.

关键词： 补偿模糊理论 神经网络 多传感器 数据融合 网络容错性

作者: 苏金泷 陈一民 欧阳钟辉 余道衡

作者单位: 上海大学,计算机科学与工程学院,上海,200072 泉州师范学院,陈守仁工商信息学院,福建,泉州,362000 北京大学,电子学系,北京,100871

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会电路与系统学会第十九届年会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 596-602

在线出版日期: 2005-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）