《信息融合在空间点目标识别中的应用》PDF+DOC

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2. 《基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法》PDF+DOC 在数据融合的基础上，以红外／毫米波双模传感器的智能融合结构为模型，将模糊神经网络与D-S证据理论相结合，提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外／毫米波传感器的性能及工作范围，构造模糊变量作为神经网络的输入，根据神经网络的不同输出判别目标的真伪，并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了......
3. 《基于神经网络与改进D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 研究基于神经网络(NN)和D-S证据理论相结合对多传感器多测量周期进行数据融合的目标识别方法.采用中心式融合算法，利用神经网络对单个传感器不同周期的目标进行融合识别；利用D-S证据理论对识别信息进行全局融合，得到综合的目标识别，达到对目标识别的目的，并通过实例证明了该方法的有效性。...
4. 《基于小波矩和证据理论的图像目标识别算法》PDF+DOC 针对单传感器进行图像目标识别时识别率较低，判决阈值较为苛刻这一弱点，提出了一种小波矩和Dempster-Shafe(rD-S)证据理论相结合的多传感器信息融合图像目标识别算法。利用小波矩提取图像的平移、伸缩、旋转不变矩特征，BP神经网络获取待识别目标属性的基本概率分配，最后利用D-S证据理论将单传感......
5. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC 根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息 ，应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类 .首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征 ，应用BP神经网络模式识别法 ，将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车 .设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法 ，并应用D S证据理论进......
6. 《一种基于可信度矩阵的多传感器目标识别方法》PDF+DOC 为了解决多传感器目标识别中不同等级信息源数据的融合问题，在研究DSmT证据理论的基础上，引入证据可信度矩阵。依据可信度矩阵对证据进行转化，使之可以用传统的方法进行证据融合。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中，可以解决传统证据理论只能进行相同等级传感器目标识别的难题。仿真实验表明，该方法提高......
7. 《一种加权改进的D-S证据推理算法》PDF+DOC 利用证据推理方法处理不确定问题具有强大的优势，但由于它不能处理矛盾证据，这在很大程度上限制了它在实际中的应用。对D-S证据推理的算法进行了改进。改进后的D-S证据推理算法可以有效地处理矛盾证据，取得比较理想、比较合理的融合结果。最后，通过仿真试验对该方法进行了验证。...
8. 《基于证据可信度的综合目标识别方法》PDF+DOC 为了解决多传感器综合目标识别中不同等级信息源数据的融合问题，在研究D—S证据理论的基础上，引入证据可信度矩阵。依据可信度矩阵对证据进行转化，使之可以用传统的方法进行证据融合。将这种方法应用到等级不同的多传感器综合目标识别中，可以解决传统证据理论只能进行相同等级传感器目标识别的难题。仿真实验表明：该方......
9. 《弹道中段目标雷达综合识别研究》PDF+DOC 中段是弹道导弹防御的主要阶段，也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性，首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值，然后利用D-S证据理论实现当前观测周期......
10. 《基于Dempster-Shafer证据推理的水中目标多特征融合识别技术》PDF+DOC 多特征融合是将各种信息以某种优化准则组合起来，产生对观测目标的一致性解释和描述，从而形成比单一信息源更精取、更完整的估计和判决；文章重点研究了Dempster-Shafer证据理论，讨论了它的可应用性，在此基础上把决策融合策略与模糊自适应共振(FART)神经网络、所获取的特征知识相结合，实现了对三类......