基于RBF神经网络的多传感器信息融合技术在粮情测控系统的应用  

作　　者：孔李军[1] 王锋[1] 

机构地区：[1]河南工业大学信息科学与工程学院

出　　处：《粮油加工》2009年第9期99-103,共5页Cereals and Oils Processing

基　　金："十一五"国家科技支撑计划重点项目(2008BADA8B03)

摘　　要：将信息融合方法引入到粮情测控系统,提出一种基于多参数、两级信息融合的粮情测控方法。该方法综合了多因素对粮食品质的影响。首先通过改进的强跟踪kalman滤波器进行粮情数据初次融合,其融合结果再通过RBF神经网络算法进行融合处理。研究表明,此方法应用于粮情测控系统,提高了测控系统的可靠性。

关 键 词：粮情监测 多传感器 信息融合 强跟踪kalman滤波器 RBF神经网络 

分 类 号：TS210.3[轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]