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    前言　　

    多传感器信息融合技术是当前智能信息处理领域的一种重要方法。所谓多传感器信息融合就是将多个传感器所获得的空间或时间上互补和冗余的观测信息，依据某种优化原则加以自动分析、综合的信息处理过程。单一的传感器信息采集量不足，且易受周围环境等干扰因素的影响，因此很难保证检测信息的准确性和可靠性，从而给系统决策的正确性造成影响。因此，采用多传感器信息融合技术，利用各种传感器在性能上的差异和互补性弥补单一传感器的缺陷，从而得到描述系统的更一致性的解释。

    孔板由于其自身所具有的价格低廉、原理简单、可靠性好且易于维护等优点而广泛应用于炼油、化工、储运、天然气等工业生产过程中，是当前和未来工业生产中检测各种气体和液体的主要计量仪表。但是孔板和其他类型的计量仪表相比，测量误差较大，其根本原因是被测介质在工作中的实际特性与孔板设计时设定的特性不符，被测介质的温度、压力和密度发生了一定的变化。为此，文中提出了利用多传感器信息融合技术，采用神经网络的融合方法来消除这些因素对孔板测量精度的影响。