符玉梅
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的不可靠数据恢复研究被引量：1
- 2007年
- 智能系统中单点或少数传感器采集的数据在某一段时间出现不可靠问题,在装备有许多传感器的智能系统中普遍存在,即使在由先进的传感器构成的桥梁结构健康监测系统中,80%以上的虚假报警也是由于测量数据的不可靠性造成的。传统上对于不可靠数据的处理主要应用线性回归法、平均法等方法进行恢复,然而,大多数测量数据在时域上表现为非线性特征,传统方法恢复的数据在精度上是很难达到要求。以桥梁挠度数据作为研究对象,利用原始数据对挠度测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法,并在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.6974)证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。
- 胡顺仁陈伟民符玉梅
- 关键词：挠度神经网络数据恢复
