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多传感器数据融合方法在系统建模中的应用

The Application of Multi-Sensor Data Fusion in System Modeling

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【作者】 尹力刘强

【Author】 YIN Li, LIU Qiang (Beijing University of Aeronautics and Astronautics, School of Mechanical Engineering and Automation, Beijing 100085, China)

【机构】 北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京航空航天大学机械工程及自动化学院 北京100083北京100083

【摘要】 阐述了多传感器数据融合建模的几类典型的方法,重点分析了基于传统多元统计理论的分析法、最小二乘法、人工神经网络等方法的基本原理和各自的技术特点。同时,较为详细地介绍了一种新颖、有效的数据融合建模方法——偏最小二乘回归分析方法(PLSR),并在文章结尾给出了一个运用该方法分析刀具磨损量的实例。

【Abstract】 The typical methods of the multi-sensor data fusion modeling are introduced in this article. It describes the principle and characteristic of the multiple statistic theory, least-square and artificial nerve net etc. in details. Meanwhile, the paper provides a new and effective method of multi-sensor fusion modeling that is called Partial Least Square Regression (PLSR) and its application in analysis of cutter wear is given in the last of the article.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(编号:59975008)
  • 【文献出处】 系统仿真学报 ,Acta Simulata Systematica Sinica , 编辑部邮箱 ,2001年S1期
  • 【分类号】TP14
  • 【被引频次】13
  • 【下载频次】314
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