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

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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。 The information fusion method is introduced into the grain measurement and control system, and a grain-based measurement and control method based on multi-parameter and two-level information fusion is proposed. This method combines the effects of multiple factors on food quality. Firstly, the initial fusion of grain condition data is carried out through the improved strong tracking kalman filter. The fusion result is fused by RBF neural network algorithm. The research shows that this method is applied to the grain measurement and control system and improves the reliability of the measurement and control system.
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