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数据融合在护理机器人排便监测中的应用研究

Research on Application of Data Fusion in Defecation Monitoring of Nursing Robots

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为解决护理机器人大小便监测采用单一传感器准确性不高而引发误报或漏报的问题,提出了一种BP神经网络和改进的D-S证据理论相结合的多传感器数据融合监测算法,并通过采集的湿度、温度和氨气浓度数据对融合模型进行仿真验证.首先利用BP神经网络对测量数据进行特征级监测,而后用BP网络的输出结果和训练误差获得D-S证据理论的基本信度分配,针对D-S证据理论无法解决证据之间的冲突问题,引入矛盾系数改进D-S证据理论实现决策级的融合监测.仿真结果表明:该方法降低了监测的不确定性,实现了异类信息的互补,提高了智能护理机器人排便监测的准确性和可靠性.

刘晓军、陶晋宜、杨刚、王帅

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太原理工大学电气与动力工程学院,山西 太原 030024

西安电子科技大学电子工程学院,陕西 西安 710071

数据融合 护理机器人 大小便监测 BP神经网络 D-S证据理论

超高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室开放式课题基金超高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室开放式课题基金工业和信息化部通信软科学研究项目工业和信息化部通信软科学研究项目

2017KFKTB112017KFKTB042018-R-212018-R-20

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(11)
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