[发明专利]结合粗糙集和神经网络的多传感器信息融合方法无效
| 申请号： | 200710042308.2 | 申请日： | 2007-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN101110106A | 公开（公告）日： | 2008-01-23 |
| 发明（设计）人： | 金晶;陈刚;申瑞民;王加俊;陈清华 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 | 代理人： | 王锡麟;王桂忠 |
| 地址： | 200240*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种结合粗糙集和神经网络的多传感器信息融合方法，属于信息融合技术领域。本发明包括训练和融合阶段，训练阶段为：A.建立训练样本，并建立决策表；B.求决策表的分辨矩阵；C.根据分辨矩阵，采用分辨函数的方法，求出决策表的所有约简；D.为每一个约简，建立神经网络，并将约简的信息作为输入训练神经网络。融合阶段为：A.采集传感器信息；B.根据训练阶段求出的所有约简，将信息重新组合；C.把每一个约简对应的信息输入其相应的神经网络；D.把各神经网络的输出加权平均，得到最终的输出。本发明通过利用粗糙集理论对传感器信息进行约简，能够避免传感器数据量过大带来的训练样本大以及训练时间长的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 粗糙 神经网络 传感器 信息 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合粗糙集和神经网络的多传感器信息融合方法，其特征在于，包括训练和融合两个阶段：所述训练阶段，包括以下步骤：A、建立训练样本，并建立决策表；B、求决策表的分辨矩阵；C、根据分辨矩阵，采用分辨函数的方法，求出决策表的所有约简；D、为每一个约简建立神经网络，并将约简的信息作为输入训练神经网络；所述融合阶段，包括以下步骤：A、采集传感器信息；B、根据训练阶段求出的所有约简，将信息重新组合；C、把每一个约简对应的信息输入其相应的神经网络；D、把各神经网络的输出加权平均，得到最终的输出。
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