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通过多传感器技术对原油含水率测量影响的多个参量进行测定,提出基于样本矩阵非线性变换的多维回归和遗传神经网络的信息融合方法,对原油含水率的高精度、智能化测量进行研究。研究结果表明:遗传算法优化的神经网络方法预测结果明显优于多维回归和单纯LM算法的神经网络方法,具有全局收敛、泛化能力强等特点,取得很好的融合效果和测量精度,是一种具有广阔应用前景的智能信息融合方法。