多传感器信息融合的算法比较

神经网络技术已经越来越多的应用于传感器的信息融合,但是由于传统的神经网络结构对于计算大学习样本,需要的隐结点数很大,导致训练的时间很长,性能下降。本文提出了一种阵列神经网络的结构模型,通过将传统神经网络中的中间隐层用子网络代替,不同的信息分配到不同的子网络中,然后再进入融合层进行融合,从而克服了传统神经网络计算大容量样本的缺点。本文还结合测量压力的多传感器系统,通过比较阵列神经网络和传统神经网络对信息融合的效果和速率来研究阵列神经网络的作用。