基于BP神经网络的桥梁多传感器信息融合的研究

发布时间：2018-02-24 12:22

  本文关键词： 信息融合 BP神经网络 模式识别 特征层融合　出处：《仪表技术与传感器》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在现代桥梁多传感器健康监测系统基础上,建立了基于BP神经网络的桥梁多传感器信息融合系统。首先对桥梁不同断面的倾角传感器采集的样本数据进行特征提取,并将特征值进行关联组成特征序列,利用BP神经网络在模式识别问题上的优势,对特征序列进行信息特征层融合。通过仿真实验,设计了可用于一般桥梁数据模式识别问题的3层BP神经网络,且具有准确率高、收敛快的特点。
[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.
【作者单位】： 南京邮电大学电子科学与工程学院;南京信息工程大学;
【分类号】：U446

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本文编号：1530218