[发明专利]一种基于神经网络的气动数据融合方法有效
| 申请号： | 201910294858.6 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110188378B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 吴昌聚;曹世浩;江中正;吴宁 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的气动数据融合方法，该方法是在传统神经网络融合的基础上，利用VCM融合方法修正神经网络融合时对数据量的相关性，并针对高精度数据的融合性质，引入了影响权重参数来帮助融合，最终得到改进的VCM方法与神经网络方法相结合的气动数据融合方法。本发明提出的融合方法能够有效克服传统神经网络融合方法与数据量的相关性，限制高精度数据的融合影响范围，得到整体融合趋势与大数据量数据趋势一致，在高精度数据影响范围与高精度数据一致的融合数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 气动 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
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