《BP网络与改进证据合成规则空中目标识别》PDF+DOC

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2. 《基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合》PDF+DOC 针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题，提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力，利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题，再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例......
3. 《基于PNN-DS信息融合模型的目标识别方法》PDF+DOC 针对目标识别中常用BP-DS信息融合方法识别率低，运行速度慢，抗噪性差等问题，提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处，利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值，同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和......
4. 《采用粗BP神经网络和D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 为克服传统的目标识别方法的不足，提高目标识别的实时性和准确性，提出将粗BP神经网络与D-S证据理论相结合的识别模型。在多传感器数据融合中利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理，对输入信息进行约简，剔除冗余信息，简化了生成规则和BP神经网络模型结构，提高了网络训练速度和运行速度。以BP神经网络输出作为......
5. 《一种有效的基于DSmT的合成公式》PDF+DOC 针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足，提出了一种有效的冲突证据合成方法，即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明，新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性，即使对于高度冲突的证据，也能够取得理想的合成结果。...
6. 《基于数据融合的红外目标识别》PDF+DOC 为了获得良好的红外目标识别性能，综合应用了图像处理、模式识别和数据融合领域内的新技术。采用了神经网络和证据理论集成的数据融合方法进行目标识别的数据融合。根据LVQ神经网络在目标识别领域内应用特点，构造了基于证据理论的基本概率赋值函数。对此目标识别技术进行了测试，结果表明，采用此技术后的识别的可信度得......
7. 《基于证据理论的空中目标识别》PDF+DOC 针对证据理论在处理冲突证据时可能得到与直觉相悖的结论，提出一种新的基于权值的证据调整方法，当证据互相冲突时，不必修改合成规则，直接对各组证据赋予不同的权值调整概率分配函数.仿真数据表明，通过证据调整方法进行空中目标类型识别可行，并且实现了可靠的目标判定。...
8. 《BP神经网络和D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分，针对现代战争对抗手段不断增强的特点，运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法。前端采用3层BP神经网络结构，以传感器接收数据为输入，以神经网络输出作为证据，后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合，得到待识别目标的识别概率。经由M AT......
9. 《BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制》PDF+DOC 针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题，提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论，构建了目标识别推理框架，推理了算法可行性，进行了实例仿真，通过信息融合，不确定性的基本概率赋值......
10. 《基于DS证据推理方法的图像目标识别》PDF+DOC 针对单一目标图像目标识别结果的不确定性问题，分析了不确定性推理相关理论方法，通过多传感器获取目标图像，并将DS证据推理方法应用于多传感器目标识别结果的决策融合环节。试验中基于单一目标影像目标识别过程中的模型匹配相关系数计算基本概率赋值及不确定性，最终通过DS证据组合规则得出融合识别结果，从而降低单一......