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多传感器数据融合技术在自控垂钻检测系统中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术，在军事和工业中有着广阔的应用前景，本文论述了多传感器数据融合的基本工作原理和过程，针对自控锤钻检测系统的特点和要求，提出了基于多传感器系统的顶角和方位角检测方案，给出了基于多传感器算术平均值与递推估计，多传感器算术平均值与分批估计二种数据融合计算方法，可有效地提高自控垂钻检测系统,抗干扰能力，以保证参数检测的可靠性和准确性。 相似文献
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基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 相似文献
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针对现代智能交通系统中道路交叉口间车流量信息的要求,提出了基于多传感器信息融合技术的交通量检测方法.将改进的BP神经网络算法应用于融合计算,结合实例进行MATLAB仿真,获得了满意的效果.仿真和分析表明,该算法具有精度高、收敛快、编程简单等特点. 相似文献
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文中给出了一种研究全球变化中数据融合的新方法———粗集神经网络结构。用改进的方法训练网络权值 ,分析和仿真结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力。说明新模型能够解决传感器输出为二值或一个范围的多传感器数据融合问题。 相似文献
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连续在线滨海湿地生态物联网观测系统,因传感器技术局限及环境干扰会产生异常观测数据,影响数据使用,有效的数据预处理极为重要。以上海崇明东滩国际重要湿地生态观测数据为研究对象,将异常数据分为数值异常、波动异常与异常事件3种类型,基于回归残差概率分布异常检测算法,使用查找表和多指标时间序列模型,综合多环境要素相互关系,构建针对滨海湿地生态观测的数据预处理方法。相比传统方法,该方法在保证异常数据检测精度的同时,更好地区分了异常事件与传感器异常,减少误判。通过分析9个指标5万余条数据,以10-8~10-20的阈值分别检测出0.18%~8.12%的数值异常和波动异常,以及2次异常事件。分析数据预处理结果,传感器的观测原理、观测季节等因素会影响传感器的稳定性,人类活动是造成观测区异常事件发生的主要因素。 相似文献
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车载伽玛能谱测量数据处理方法探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
放射性测量过程中,受仪器本身和外界环境的影响,需要对仪器性能进行检查.介绍了GR-660车载伽玛能谱测量系统,对仪器的稳定性和重复性进行了实验分析.介绍了噪声调整后奇异值分解方法和自适应神经网络模糊系统分析方法,通过处理航空标准模型实测数据来对两种方法进行了比较分析,应用变异系数方法对区域铀含量进行了分析. 相似文献
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基于卫星测高重力异常的分辨率不高且具有较强的平滑效果,很难反应出局部高频异常信息。据此需要利用蕴含高频信息、测量精度高的船测重力异常与卫星重力异常数据进行融合,并研究多源重力数据的融合方案,进而提高重力异常场的精度及高频成分。笔者设计了一种采用小波分析方法融合多源重力数据的方法流程,探讨小波函数的选取方法、高低频系数各自的融合规则等;最终融合中国南海及邻域内卫星测高重力异常与船测重力异常,并定量化地评价融合结果的精度。 相似文献
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将芬兰VTI公司生产的SCA100T双轴倾角传感器应用于钻孔测斜仪,其体积小,能提高倾角测量的稳定性和精度。双轴倾角传感器测量角度会引起算法校正问题,采用测得的标定数据得出倾角值的回归模型,测量倾角的实验结果和推算结果存在一定的误差,通过应用误差补偿方法来减小实际测量误差。理论分析和仿真计算表明,采用此法补偿后得到的均方差最大为0.15258,而没有补偿的结果最大均方差为4.81104。 相似文献