近年来,神经网络被广泛应用于多传感器信息融合。但是当传感器数量庞大时,过高的输入神经网络的信息维数会导致神经网络训练速度下降,甚至不收敛。针对上述问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行了改进,利用粗糙集的冗余数据约简算法,剔除部分传感器的输入,同时将剩余的传感器信息重新组合,形成维数较小的数据分别训练,从而避免了输入数据维数过高带来的问题,较之于传统算法,算法在训练阶段的迭代次数等时间性能以及融
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