RBFNN在速度传感器异常值滤除中的应用  被引量:1

Application of RBFNN in outliers filtering of velocity sensor

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作  者:王静[1] 李晓林[1] 

机构地区:[1]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024

出  处:《传感器与微系统》2014年第11期153-155,共3页Transducer and Microsystem Technologies

摘  要:基于速度的延滞特性即不会瞬间突变,利用径向基函数(RBF)优秀的预估和拟合逼近能力,通过对已知时刻的速度值进行网络训练和学习,可以很好地预测下一刻的值及其变化趋势。根据是否落入由训练误差所确定的置信区间,判定异常值并进行异常值的滤除。经实验测试,95%的置信区间能够完全满足剔除异常数据、保留正常数据的功能。Based on arrearage character of speed, use excellent ability of forecast and fitting approximation of radial basis function (RBF), through network training and learning of speed values of known moment value of the next moment and it ' s change trend can be well predicted. According to whether the value falling into the confidence interval caused by training error, judge and filter the outliers. Through experimental tests, 95 % confidence interval can completely meet the function of eliminating abnormal data and keeping normal data.

关 键 词:异常值滤除 径向基函数神经网络 速度传感器 

分 类 号:TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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