【摘 要】
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传感器作为自动化领域的核心组成部件,其数据对系统下一步的行为决策起决定性作用。因此正确的观测传感器实时数据并分析其是否存在异常有着十分重要的意义。鉴于当前故障诊
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50407017）,安徽省教育厅自然科学基金项目（2004kj058）
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传感器作为自动化领域的核心组成部件,其数据对系统下一步的行为决策起决定性作用。因此正确的观测传感器实时数据并分析其是否存在异常有着十分重要的意义。鉴于当前故障诊断、异常检测等方法存在的局限性,提出了一种基于神经网络自学习的传感器数据观测方法。在此基础上,以BP神经网络和RBF神经网络为例,通过一个实际的对象,验证了该文提出方法的有效性,同时分析讨论了2种神经网络在该过程中的优劣性。
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