作者：龙晓林,蒋静坪 单位：华中科技大学 出版：《华中科技大学学报(自然科学版)》2005年第02期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHZLG2005020140 DOC编号：DOCHZLG2005020149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《利用数据融合来解决目标识别问题》PDF+DOC2001年第04期 周洁敏,韩静,肖纪立 《D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用》PDF+DOC2001年第02期 蓝金辉,马宝华,蓝天,周兆英 《基于支持向量机的多传感器地面目标识别的融合研究》PDF+DOC2011年第08期 问来彦 《支持向量机在目标融合识别中的应用》PDF+DOC2011年第S1期 魏晓明,王明皓 《D-S证据理论在雷达目标识别中的应用》PDF+DOC2008年第03期 缪崇大,高贵明 《改进的D-S数据融合方法在车辆目标识别中的应用研究》PDF+DOC2001年第03期 蓝金辉,蓝天,马宝华 《多传感器数据融合导论》PDF+DOC1998年第01期 大卫.L.霍尔 ,詹姆斯·李纳斯 ,王晓娟 《基于多传感器模糊神经网络的水下目标识别》PDF+DOC2003年第07期 刘勇志,刘丙杰 《基于神经网络组的数据融合算法》PDF+DOC2009年第31期 黄小红,桑楠,苏芮,侯炜 《基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究》PDF+DOC2009年第08期 刘海燕,陈红林,史志富,何艳萍

    • 支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法，建立在结构风险最小化原理基础上，寻找一个最优分类超平面，引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此，将SVM应用于多传感器信息融合，并针对多类型目标识别问题，采用“oneagainstall”方法构造多元分类器.实验中比较了采用不同核函数构造的SVM的分类效果，结果表明SVM具有较高的识别率，其中三项多项式核函数构造的SVM的识别率最高，可达到93.2%.另外，还比较了单传感器和多传感器融合的识别结果，单传感器的识别率只有63.7%，大大低于多传感器融合的识别率。

    📙 相关资料

    1. 《利用数据融合来解决目标识别问题》PDF+DOC 提出了一种用于目标识别与分类的改进算法，以模糊数学和Ｄ－Ｓ证据理论作为其数据融合的工具，通过比较基于融合信息进行分类与单传感器分类的结果，说明多传感器数据融合的优越性。...
    2. 《D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用》PDF+DOC 为解决车辆目标识别问题 ，采用基于推理的数据融合方法 ，分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ，并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ，实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 ，验证了这一方法的正确性和有效性...
    3. 《基于支持向量机的多传感器地面目标识别的融合研究》PDF+DOC 针对地面目标识别的复杂性，将支持向量机引入地面目标多传感器融合识别中。本文深入研究了支持向量机的基础理论知识；建立了基于支持向量机的地面目标识别的融合模型；通过仿真实验验证了模型的有效性。结果表明：核函数的选取对结果有所影响，但在核函数选择合适的情况下能很好地解决地面目标识别的融合问题。...
    4. 《支持向量机在目标融合识别中的应用》PDF+DOC 针对传感器观测的数据可能存在不完整、缺失的情况，提出了基于支持向量机分类器的空中目标智能融合识别模型。首先，介绍了目标融合识别的原理和层次模型。其次，探讨工程上的需求及其应用，并给出仿真实例。从优化算法的角度上，讨论了将Boost-SVM理论应用于目标融合识别。该模型进行仿真，能较精确的识别目标。最......
    5. 《D-S证据理论在雷达目标识别中的应用》PDF+DOC 为解决雷达终端目标识别问题，采用基于推理的数据融合方法。分析了Dempster-Shafer(D-S)证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论，并结合最小风险准则将其应用于雷达终端目标识别的数据融合中。实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器单周期的识别结果好，验证了这一方法的正确性和有效性......
    6. 《改进的D-S数据融合方法在车辆目标识别中的应用研究》PDF+DOC 为了解决车辆目标识别的数据融合问题 ，本文引入了 Dempster- Shafer证据理论方法作为数据融合方法 ，并提出了时空数据融合的思想 ，把 D- S方法与时空数据融合的思想相结合 ，得到了时间域、空间域和时空域 D-...
    7. 《多传感器数据融合导论》PDF+DOC 多传感器数据融合是一项新涌现出的技术，可应用于国防领域，如自动化目标识别、战场监视、自治式运载器制导与控制；也可应用于非国防领域，如复杂机械监视、医疗诊断和新式建筑物。多传感器融合技术源于人工智能、模式识别、统计估计等广泛领域。本论文为数据融合提供了指导，它介绍了数据融合的应用、过程模型和对可应用技......
    8. 《基于多传感器模糊神经网络的水下目标识别》PDF+DOC 首先将模糊神经网络应用于单传感器潜艇目标识别，在此基础上将多传感器数据融合技术应用于目标识别。仿真结果证明：这种方法是可行的、高效的。...
    9. 《基于神经网络组的数据融合算法》PDF+DOC 有两种方法可以用于多传感器系统的特征深度目标识别。第一种方法是基于静态算法的，而另外一种是基于神经网络的。第一种方法最主要的缺点是在目标识别的处理过程中依赖大量的假设；而第二种方法则不能处理复杂多传感器系统中的识别问题。而文中的神经网络组算法使神经网络具有了鉴定能力并保持了多传感器系统的优点。这种算......
    10. 《基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究》PDF+DOC 针对空中目标识别的复杂性，将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别，对其机理进行了详细分析，建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型。仿真实验的结果表明，该方法具有很好的识别效果，并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。...

    提示：百度云已更名为百度网盘（百度盘），天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。