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一种基于组合神经网络的测量数据质量分析方法

王玮

舰船电子工程2023,Vol.43Issue(12):109-113,5.
舰船电子工程2023,Vol.43Issue(12):109-113,5.DOI:10.3969/j.issn.1672-9730.2023.12.022

一种基于组合神经网络的测量数据质量分析方法

A Measurement Data Quality Analysis Method Based on Combination Neural Network

王玮1

作者信息

  • 1. 92941部队 葫芦岛 125000
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摘要

Abstract

The instability of measurement data when lightning testing equipment passes through shortcut points is one of the important issues that troubles data post processing.A SOM-PNN combination neural network is proposed,which stores the changes in the measurement data of the device in the neural network by"learning"the historical data of the device.In practical tasks,the network is used to analyze the quality of shortcut point measurement data,and corresponding weights or deletions are made based on the results,thereby improving the accuracy of trajectory calculation.The effectiveness of this method is verified using simulation da-ta.

关键词

雷测/捷径点/历史数据/SOM-PNN/数据质量分析

Key words

thunder survey/short cut points/historical data/SOM-PNN/data quality analysis

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王玮..一种基于组合神经网络的测量数据质量分析方法[J].舰船电子工程,2023,43(12):109-113,5.

基金项目

国家自然科学基金项目(编号:6170021755)资助. (编号:6170021755)

舰船电子工程

OACSTPCD

1672-9730

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