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目標識別決策層融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究

黎湘 付耀文 莊釗文 郭桂蓉

黎湘, 付耀文, 莊釗文, 郭桂蓉. 目標識別決策層融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究[J]. 電子與信息學報, 2000, 22(4): 692-696.
引用本文: 黎湘, 付耀文, 莊釗文, 郭桂蓉. 目標識別決策層融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究[J]. 電子與信息學報, 2000, 22(4): 692-696.
Li Xiang, Fu Yaowen, Zhuang Zhaowen, Guo Guirong. RESEARCH ON THE NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR THE DECISION FUSION OF TARGET RECOGNITION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(4): 692-696.
Citation: Li Xiang, Fu Yaowen, Zhuang Zhaowen, Guo Guirong. RESEARCH ON THE NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR THE DECISION FUSION OF TARGET RECOGNITION[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2000, 22(4): 692-696.

目標識別決策層融合神經(jīng)網(wǎng)絡算法研究

RESEARCH ON THE NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR THE DECISION FUSION OF TARGET RECOGNITION

  • 摘要: 該文針對毫米波/紅外傳感器融合目標識別問題,提出一種新的用于決策層目標識別的神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法。該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)新穎,網(wǎng)絡訓練時修改的是門限而不是連接權(quán)值。融合后的識別率可比毫米波和紅外子源提高9.7%到11.3%,因此,該算法是有效可行的。
  • 楊靜宇,鄔永革,等.戰(zhàn)場數(shù)據(jù)融合技術(shù).北京:兵器工業(yè)出版社,1994,1-11.[2]郁文賢,雍少為,郭桂蓉.信息融合述評.長沙:國防科學技術(shù)大學學報,1994,16(3):1-11.[3]孫紅巖,毛士藝.多傳感器目標識別的數(shù)據(jù)融合.電子學報,1995,23(10):188-193.[4]Pawlak J.A new neural network architecture for the fusion of independent or dependent sensor decisions[J].SPIE.1994,2232:6-16
  • 加載中
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  1999-03-08
  • 修回日期:  1999-10-02
  • 刊出日期:  2000-07-19

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