作者：刘决仕,金晶,陈华曦 单位：上海市计算技术研究所;上海计算机软件技术开发中心 出版：《计算机应用与软件》2009年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYRJ2009020060 DOC编号：DOCJYRJ2009020069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 近年来，神经网络被广泛应用于多传感器信息融合。但是当传感器数量庞大时，过高的输入神经网络的信息维数会导致神经网络训练速度下降，甚至不收敛。针对上述问题，对传统的基于神经网络的融合算法进行了改进，利用粗糙集的冗余数据约简算法，剔除部分传感器的输入，同时将剩余的传感器信息重新组合，形成维数较小的数据分别训练，从而避免了输入数据维数过高带来的问题，较之于传统算法，算法在训练阶段的迭代次数等时间性能以及融合阶段的准确性两个方面均有所提高。

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