| 基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合 |
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| 引用本文： | 张丹,于朝民,李东. 基于BP神经网络的压力传感器静态特性数据融合[J]. 计算机测量与控制, 2004, 12(6): 598-600 |
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| 作者姓名： | 张丹 于朝民 李东 |
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| 作者单位： | 92493部队,辽宁,葫芦岛,125001;92493部队,辽宁,葫芦岛,125001;92493部队,辽宁,葫芦岛,125001 |
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| 摘 要： | 针对压力传感器在实际应用中受非目标参量(温度)的影响而导致其输出数据不仅仅与目标参量(压力)有关，提出了采用BP神经网络技术对其进行数据融合处理，以消除非目标参量对压力传感器输出的影响。研究结果表明，利用神经网络实现传感器数据融合消除非目标参量对传感器输出的影响是可行的。
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| 关 键 词： | BP神经网络 压力传感器 数据融合 静态特性 |
| 文章编号： | 1671-4598(2004)06-0598-03 |
| 修稿时间： | 2003-08-16 |
Data Fusion of Pressure Sensor Static State Based on BP Neural Network |
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| Zhang Dan,Yu Chaomin,Li Dong. Data Fusion of Pressure Sensor Static State Based on BP Neural Network[J]. Computer Measurement & Control, 2004, 12(6): 598-600 |
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| Authors: | Zhang Dan Yu Chaomin Li Dong |
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| Abstract: | Because pressure sensor is affected by non-objection parameter (temperature) in the applications, the output of pressure sensor not only depends on objection parameter (pressure).The method of eliminating affection caused by non-object parameter based on BP neural network data fusion is adopted. The results show the method elimination affection based on neural network data fusion is feasible. |
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| Keywords: | BP neural network pressure sensor data fusion static state |
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