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无损检测中的基于模糊神经网络数据融合技术  
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【英文篇名】 Multisensor Data Fusion Based on the Fuzzy Neural Network in NDT
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【作者】 张兆礼; 张毅刚; 孙圣和;
【英文作者】 Zhang Zhaoli Zhang Yigang Sun Shenghe (Department of Automatic Test and Control; Harbin Institute of Technology; Harbin 150001 China);
【作者单位】 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系;
【文献出处】 电子测量与仪器学报 , Journal of Electronic Measurement and Instroment, 编辑部邮箱 2001年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据融合; 模糊神经网络; 无损检测;
【英文关键词】 data fusion; fuzzy neural network; non-destructive test;
【摘要】 数据融合是一门正在飞速发展的信息处理技术 ,它能从多源信息中融合信息 ,减少信号的不确定度并再现出一个全面的信源。传统的数据融合模型大都建立在统计理论模型之上。存在的缺点主要表现在要求先验知识 ,应用领域受到限制。基于模糊神经网络的数据融合是一个新的领域 ,本文给出了一种适用于多传感器数据融合的模糊神经网络结构。文末给出了它在无损检测中的应用。文章对该模型的实现及其特点进行了详细讨论。它在无损检测中的应用表明该模型解决了传统模型中存在的问题 ,同时表明该模型也可用在其它许多领域。
【英文摘要】 Data fusion is a fast-growing signal processing technique.It combines information from multi sources,reduces signal uncertainty and improves the overall performance of the sources.Traditional data fusion models mostly base on the statistic theory and have some shortcomings.For example,they need prior knowledge and the application areas are limited.Data fusion based on the fuzzy neural network is a new area.This paper presents a new fuzzy neural network model adapted to multisensor data fusion and gives its ...
【分类号】 TP274
【正文快照】 1 引  言在无损检测以及其它的信息获取及处理过程中 ,信息的确定程度主要取决于选用传感器的种类、所选择的方法以及信源本身。进一步说 ,单一传感器获得的信息通常是不完整、不精确的。多传感器数据融合技术从多源信号中获取信息 ,减小了信息的不确定度 ,有助于帮助制定决

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