《基于神经网络的D-S证据理论应用于多传感器目标识别》PDF+DOC
作者:李玉榕,蒋静坪,杨富文
单位:中国仪器仪表学会
出版:《仪器仪表学报》2001年第06期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFYQXB2001060280
DOC编号:DOCYQXB2001060289
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于D-S证据理论数据融合在智能家居中的应用》PDF+DOC2017年第02期 邓奎彪,赵娟,韦小波,覃日娜,赵启飞
《基于D-S证据理论的目标识别融合应用》PDF+DOC2020年第12期 方怡,王先全,李杰,李俊霖,徐粮,周锡祥
《D-S证据理论在时-空信息融合中的应用》PDF+DOC2005年第13期 李茹,李弼程,李斗
《D-S证据理论的改进算法在时-空信息融合中的应用》PDF+DOC2005年第02期 李茹,李弼程
《采用D-S证据理论的双色红外小目标融合检测》PDF+DOC2005年第03期 李秋华,李吉成,沈振康
《基于D-S推理的汽轮发电机组融合诊断》PDF+DOC2003年第02期 董彩凤,马平,隗喜斌
《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC2001年第03期 刘怀国,吴陈,张冰
《D-S证据理论在车辆几何参数动态测量中的应用》PDF+DOC2009年第06期 孙红雨,向阳,郭银景
《基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别》PDF+DOC2007年第01期 惠增宏
《应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别》PDF+DOC2006年第06期 王俊林,张剑云
本文提出了一种基于神经网络的泛化能力来计算多传感器测量值可信度的方法 ,文中使用了两种类型的神经网络 :CMAC和 BP网络 ;并利用 D- S证据理论将多传感器的多次测量在时间域进行融合 ,以获取准确可靠的融合识别结果。仿真实验表明该方法是可行的 ,能有效地提高系统识别率及鲁棒性。
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。