《基于小波矩和证据理论的图像目标识别算法》PDF+DOC

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2. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
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4. 《雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别的D-S融合》PDF+DOC 本文从雷达专家系统目标识别和红外图像目标识别算法分别得到带识别目标所属类别的基本概率分配函数。用D-S证据理论将得到的两个基本概率分配函数组合，最终实现了机载雷达和红外成像传感器的数据融合。仿真表明：融合后的识别效果要比单个雷达或单个红外传感器的识别效果要好得多。...
5. 《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。...
6. 《基于ANFIS和证据理论的信息融合研究》PDF+DOC 提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数，然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值，解决了证据理论中的基本概率赋值不易确定的问题.该方法实现了模糊推理、神经网络和证据理论......
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10. 《一种基于ESM和红外传感器决策层信息融合的目标识别方法》PDF+DOC 针对异类传感器目标识别的问题，提出了一种融合ESM和红外传感器的互补信息进行目标识别的方法。该方法首先利用了神经网络在目标识别中的优越性，完成目标初步分类；其中对于ESM的输出结果，运用粗集理论的方法实现辐射源类型向目标类型的转化；最后将网络每次的输出作为一条证据，在决策层上利用改进的D-S理论方法......