《基于RBF神经网络的水下机器人传感器状态监测方法研究》PDF+DOC
作者:张铭钧,孙瑞琛,王玉甲
单位:哈尔滨工程大学
出版:《哈尔滨工程大学学报》2005年第06期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHEBG2005060060
DOC编号:DOCHEBG2005060069
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于遗传算法优化的RBF神经网络的压力传感器故障诊断》PDF+DOC2016年第07期 那文波,何宁,刘巍,刘甜甜
《基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断》PDF+DOC2011年第04期 张洪萍,税爱社,谢敏,沈鑫
《基于RBF网络的高炉热流分析传感器故障诊断》PDF+DOC2007年第06期 陈至坤,陈少敏,李福进,王福斌,郭建飞,董传阳
《基于RBF神经网络的传感器故障诊断研究》PDF+DOC2003年第02期 吴浩中,黄飞鹏,王开文
《基于RBF神经网络的温度传感器故障诊断》PDF+DOC2010年第02期 邵向潮,何永强,蔡鹃,谢宏
《基于RBF时间序列预测器的传感器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第05期 曹正洪,沈继红
《RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究》PDF+DOC2008年第09期 韩逸飞,何琳
《基于RBF神经网络的热电偶建模方法》PDF+DOC2005年第24期 蔡兵
《应用数据融合改善压力传感器的静态特性》PDF+DOC2003年第02期 金秀章,张立峰,苏杰
《RBF神经网络在传感器故障诊断中的应用研究》PDF+DOC2006年第05期 翟卫青,王化冰
为了实现水下机器人多传感器状态监测,根据其工作环境及所配置传感器的数量,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的传感器状态监测方法,建立了二级神经网络监测模型,解决了多传感器故障诊断和信号恢复的问题.基于某型水下机器人海中试验数据进行计算机仿真试验的结果,验证了该方法的有效性和可行性。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。