一种高效采样自适应数据融合方法

本发明公开了一种高效采样自适应数据融合方法，包括如下步骤：S100、生成初始低精度样本集；S200、微元法获得高精度样本集；S300、混合低精度与高精度样本集获得新样本集；S400、计算低精度样本集与最近高精度样本的真实距离；S500、建立自适应RBF神经网络模型，对新样本集进行处理；S600、将真实距离带入到自适应RBF神经网络模型中进行更新参数寻找最优函数值；本发明关联不同精度数据的混合精度气动数据融合模型，并提出了微元划分采样方法和自适应数据融合方法，以此实现RBF变可信度模型的高效初始化与高精度预测。