【摘 要】
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公路汽车动态称重信号由于受外界各种干扰因素的影响,数据处理较为复杂。针对汽车动态称重系统中数据处理的复杂性,提出了利用神经网络算法对动态称重信号中影响测量精度的主要因素进行数据融合,实现消除外界干扰和非线性校正。实验结果表明,神经网络算法对动态称重信号的数据融合可行有效,其精度满足ASTMWIM系统分类(E1318-94标准)的III类要求。
【机 构】
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郑州大学物理工程学院,河南工业大学信息科学与工程学院
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公路汽车动态称重信号由于受外界各种干扰因素的影响,数据处理较为复杂。针对汽车动态称重系统中数据处理的复杂性,提出了利用神经网络算法对动态称重信号中影响测量精度的主要因素进行数据融合,实现消除外界干扰和非线性校正。实验结果表明,神经网络算法对动态称重信号的数据融合可行有效,其精度满足ASTMWIM系统分类(E1318-94标准)的III类要求。
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