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针对孔板工作时由于受介质的温度、压力以及密度变化的影响，从而测量精度较低的不足，提出了应用多传感器信息融合技术来减小孔板测量误差的方法。4个传感器输出的信息反映了介质的实时工作特性，系统将它们送入融合中心进行融合处理。融合技术运用了神经网络学习率自适应调整的改进算法，仿真实验证实了该测量技术与方法的有效性，大大提高了孔板的测量精度，具有重要的实际意义。
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针对孔板工作时由于受介质的温度、压力以及密度变化的影响，从而测量精度较低的不足，提出了应用多传感器信息融合技术来减小孔板测量误差的方法。4个传感器输出的信息反映了介质的实时工作特性，系统将它们送入融合中心进行融合处理。融合技术运用了神经网络学习率自适应调整的改进算法，仿真实验证实了该测量技术与方法的有效性，大大提高了孔板的测量精度，具有重要的实际意义。
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