基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多傳感器融合技術(shù)的研究.pdf

1、多傳感器信息融合的實質(zhì)是對不確定信息的處理，它需要能夠處理不確定信息的數(shù)學(xué)方法。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是小波變換理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相互結(jié)合的一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它將小波變換良好的時頻局域化性質(zhì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力相互結(jié)合起來，具有較強(qiáng)的逼近能力和容錯能力，在處理一些復(fù)雜的非線性、不確定系統(tǒng)等問題上表現(xiàn)出了優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度、容錯能力等，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文利用信息融合將煤礦井下檢測的多種信號采用經(jīng)過遺傳算法改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行

2、融合處理。
　　 文章分析了多傳感器信息融合、小波變換、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的基本理論、運(yùn)行機(jī)理以及各自的優(yōu)缺點。通過對優(yōu)缺點的分析，從而提取它們的優(yōu)點并將它們?nèi)诤掀饋斫M成一個新的融合算法，為工程實際應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)。
　　 由于傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)Sigmoid函數(shù)自身的特性，實際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是一個次優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，有待于改進(jìn)；BP算法采用誤差函數(shù)梯度下降的方式進(jìn)行迭代，收斂速度很慢，而且容易陷入局部極值的處境，并且具體的極值位置