【摘 要】
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围绕机电设备状态监测的需求,设计了基于视听信息融合的状态监测系统。分别利用图像可听化技术、数据归一化和主成分分析得到了较低维数的同质特征数据。以BP神经网络为融合
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51175145）
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围绕机电设备状态监测的需求,设计了基于视听信息融合的状态监测系统。分别利用图像可听化技术、数据归一化和主成分分析得到了较低维数的同质特征数据。以BP神经网络为融合模型,对所得特征数据进行识别与融合,进而得到对机电设备运行状态的决策输出。实验结果表明,在外界噪声环境下,融合视听信息的状态监测系统能维持较高的正确识别率,同时以神经网络为融合模型保证了系统的稳定性和鲁棒性。
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