《分布异质传感器下的神经网络集成目标识别法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《多DSP并行的神经网络集成目标识别法》PDF+DOC 针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题，提出了基于多DSP并行结构的神经网络集成目标识别方法。给出了生成神经网络集成的具体方法，并构造了一个实际的空中目标识别硬件系统。结果表明，系统的目标识别性能明显优于单个神经网络的目标识别性能，且识别目标的速度很快。...
2. 《多DSP并行结构的目标识别系统的设计与实现》PDF+DOC 针对分布式信息融合结构、异质传感器条件下的目标识别问题，提出了基于多DSP并行结构的目标识别方法。设计了一种由6片DSP芯片构成的多DSP并行处理结构并对多DSP并行处理方式等内容进行了讨论，结果表明，系统的目标识别性能满足实际需要，且识别目标的速度很快，有很高的应用价值。...
3. 《一种分布式多传感器信息融合方法》PDF+DOC 提出了一种无融合中心的分布式多传感器信息融合结构及相应的融合算法。首先，传感器将获得的目标信息发送给其“收信”邻居，同时关联和融合来自“送信”邻居的信息，再将融合后的目标信息发送给其“收信”邻居，如此循环，从而形成一种多地并行融合、去融合中心的分布式融合结构。运用舆情动力学理论，设计了一种离散时间融......
4. 《无线传感器网络中分布式信息融合研究进展》PDF+DOC 无线传感器网络是下一代互联网的重要技术之一，无线传感器网络中信息融合技术已经成为关注的焦点.本文从无线传感器网络的产生、特点与发展、分布式信息融合的研究现状给介绍和分析；最后对该研究领域的研究进行展望，并提出一些值得研究的方向。...
5. 《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......
6. 《多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法》PDF+DOC FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势，D-S证据理论在多传感器决策融合上具有优势。提出了一种FMM神经网络与D-S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法，给出计算机仿真结果，表明该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性，提高对目标的识别率和系统的容错性。...
7. 《目标识别中的人工神经网络应用》PDF+DOC 对分布式无人职守战斗单元的目标识别技术进行了研究 ，提出用模糊神经网络技术来识别战场目标 ，检验结果表明该方法具有较高的识别率...
8. 《Vague集在多传感器目标识别中的应用》PDF+DOC 针对具有多个特征指标的多目标识别问题，提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法定义熵权客观地得到了特征的权重，将目标的各特征值转化为Vague值表达，根据Vague值的距离，给出目标识别方法。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。...
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. 《分布式传感器网络中重复信息的消除及信息融合》PDF+DOC 网络化环境下多路径可能造成融合节点重复利用过去时刻的信息，导致过度数据融合和严重估计偏差，针对该问题，提出一种基于通信连接矩阵的传感器网络分布式信息融合算法，由每个时刻传感器网络的通信拓扑得到该时刻的连接矩阵，对连接矩阵进行计算可以找到并消除重复的先验信息，从而建立相应的分布式信息融合算法。仿真结果......