《神经网络数据融合模式识别系统性能研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《多传感器最大属性数据融合及其目标识别应用》PDF+DOC 为解决干扰存在下目标分类识别问题 ，在数据融合的决策层上 ，利用属性集和属性测度的概念 ，提出了多传感器最大属性融合方法 ，既考虑了各传感器得到的数据 ，也考虑了各传感器所得数据的可信度。通过试验得到融合后的识别结果优于单传感器的识别结果 ，证明了多传感器最大属性融合方法的正确性和有效性...
2. 《基于神经网络数据融合的目标识别方法研究》PDF+DOC 综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ，在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经......
3. 《基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪》PDF+DOC 基于单传感器（雷达或红外）系统存在局限性，提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统，它能利用不同传感器的数据互补和冗余．特征层融合能通过利用其他传感器模块提供的目标特征信号来提高目标检测概率和降低虚警概率；决策层融合能矫正因受干扰等原因而失去目标跟踪能力的传感器模块的伺服跟踪回路......
4. 《多传感器数据融合实现卫星及其系留诱饵的识别》PDF+DOC 卫星在绕地球运行时，其周围可能带有一个或多个系留诱饵。诱饵与卫星运行于相同的轨道，具有与卫星完全相同的运动状态。为了对抗雷达和可见光探测，通过改变诱饵表面涂层，可使其具有和卫星基本相同的雷达和可见光特性。在这种情况下，红外辐射特性成了识别卫星及其诱饵的唯一特征。文章提出了一种基于红外辐射特征的区分卫......
5. 《基于G2的数据融合与目标识别系统》PDF+DOC 随着现代战争的规模日趋庞大，作战环境日趋复杂，多传感器数据融合技术已成为必然的发展趋势。介绍一种基于D S证据理论的目标自动实时识别系统。系统采用有反馈的全并行融合系统结构，以分级式D S证据推理为数据融合算法，最终实现一个图形化的目标识别系统。仿真结果表明系统可以快速准确地对多个目标进行识别。...
6. 《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。...
7. 《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......
8. 《检测仪表中的数据融合方法》PDF+DOC 为了提高检测仪表的测量精度和测量的稳定性，文章探讨了适合于检测仪表的数据融合方法。针对单传感器的检测仪表，采用分批估计和统计相结合的融合方法；对于多传感器的检测系统，主要讨论了加权平均和神经网络两种数据融合方法。最后用神经网络方法来处理多压力传感器构成的检测系统的数据，并进行了效果分析。通过应用实例......
9. 《基于高斯模糊神经网络的多传感器目标识别系统》PDF+DOC 结合模糊推理和神经网络两种方法的优点，提出了基于高斯模糊神经网络的目标识别系统。通过对多传感器的目标特征的数据融合，实现目标类型的准确判断。仿真结果说明了该系统具有较高的目标识别率和较好的抗干扰能力。...
10. 《基于DS算法的雷达目标识别方法研究》PDF+DOC 主要目的是为解决干扰存在下不同类型传感器、不同格式信息之间的融合问题，设计了一种较为有效的融合算法，来对敌方的危险目标进行识别；主要方法是把神经网络改进的BP算法与Dempster—Shafer(D—S)证据理论相结合，将来自于各种传感器探测设备多次观察所得到的数据，经过神经网络后，得到基本概率附值......