基于RBF网络的压力传感器信息融合
针对压力传感器输出容易受环境温度的影响，从而大大降低了其性能。本文采用径向基函数(RBF)人工神经网络法构建了双输入单输出网络模型对其进行数据融合处理，利用MATLAB软件对样本数据进行训练和仿真，并讨论了网络的训练过程和数据融合过程，消除温度对压力传感器的影响。仿真结果表明：RBF神经络不仅大大降低了传感器对温度的交叉灵敏度提高了压力传感器的精度和稳定性。
压力传感器 RBF网络 数据融合 非目标参量 信息融合
汤永花 柴钰
西安科技大学电气与控制工程学院，陕西 西安 710054 西安科技大学电气与控制工程学院，陕西西安 710054
国内会议
杭州
中文
72-74
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）