基于粗神经网络的多传感器数据融合

摘要：

本文在引入粗神经元、粗神经元的连接和传输、粗神经网络(RNN)的基础上,给出了粗神经网络的BP学习算法,并分析了它与普通神经网络的区别.然后结合粗神经网络和分层区间融合,探讨了基于粗神经网络的数据层融合和决策层融合方法,并通过铝电解槽槽况故障诊断系统验证了所述融合决策方法的有效性.

关键词： 数据融合 粗神经网络 区间融合 铝电解槽 多传感器 粗神经元 故障诊断

作者: 刘敏华 萧德云

作者单位: 清华大学自动化系,北京 100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005年全国冶金轧制过程自动化技术交流会暨冶金自动化信息网年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 416-419

在线出版日期: 2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）