發(fā)布時間：2018-02-24 12:22

  本文關鍵詞： 信息融合 BP神經網絡 模式識別 特征層融合　出處：《儀表技術與傳感器》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在現代橋梁多傳感器健康監(jiān)測系統(tǒng)基礎上,建立了基于BP神經網絡的橋梁多傳感器信息融合系統(tǒng)。首先對橋梁不同斷面的傾角傳感器采集的樣本數據進行特征提取,并將特征值進行關聯組成特征序列,利用BP神經網絡在模式識別問題上的優(yōu)勢,對特征序列進行信息特征層融合。通過仿真實驗,設計了可用于一般橋梁數據模式識別問題的3層BP神經網絡,且具有準確率高、收斂快的特點。
[Abstract]:Based on the modern bridge multi-sensor health monitoring system, a bridge multi-sensor information fusion system based on BP neural network is established. The feature value is associated to form the feature sequence, and the information feature layer fusion of the feature sequence is carried out by using the advantage of BP neural network in pattern recognition. A three-layer BP neural network which can be used in general bridge data pattern recognition problem is designed. It has the characteristics of high accuracy and fast convergence.
【作者單位】： 南京郵電大學電子科學與工程學院;南京信息工程大學;
【分類號】：U446

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本文編號：1530218