超聲波流量計多聲道氣體測量技術(shù)探討 九十八
②先在同一時間對不同空間位置的各個傳感器的觀測值進(jìn)行融合，得出各個不
同時間的觀測目標(biāo)估計，然后對不同時間的觀測目標(biāo)估計按時間順序進(jìn)行融合，得出最佳狀態(tài)。
③為了減少信息的損失，提高數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的實時性，可以同時考慮數(shù)據(jù)融合
的時間性與空間性。一般適用于多計算機(jī)的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。
（2） 加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合方法
常采用自適應(yīng)加權(quán)法，對于N 個傳感器在某段時間等精度的測量值中，在總均
方誤差最小這一最優(yōu)條件下，根據(jù)各個傳感器的檢測值自適應(yīng)尋找其對應(yīng)的權(quán)數(shù)，使融合后的值達(dá)到最優(yōu)。
（3 ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能，建立多傳感器集成的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和信息融合算法，典型應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合方法。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，BP 算法屬于δ 學(xué)習(xí)律，是一種有教師的學(xué)習(xí)算法，設(shè)有α 個學(xué)習(xí)樣本x 1 , x 2 ,⋯, xα , 則與其對應(yīng)的教師為t1 ,t 2 ,⋯,tα 。用這α 個樣本(x p ,t p ), p =1, 2,⋯,α 對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)?shù)?/span>p 個樣本從輸入到網(wǎng)絡(luò)后，實際的輸出值為p , 1, 2, ,l y l = ⋯ m 。將其與期望值進(jìn)行比較，
若輸入所有α 個樣本對經(jīng)正向傳遞運(yùn)算后，當(dāng)E ε Σ ≪ 時，訓(xùn)練完畢。ε為任意給定的正小數(shù)，它決定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的精度。訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和目標(biāo)識別。
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