作者:李昌玺,周焰,林菡,李灵芝,郭戈 单位:上海交通大学 出版:《上海交通大学学报》2017年第09期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSHJT2017090180 DOC编号:DOCSHJT2017090189 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《MIMO-FNN模型的弹道导弹目标识别方法》PDF+DOC2018年第06期 林菡,李昌玺,陈丽娟 《基于改进合成规则的弹头目标综合识别方法》PDF+DOC2018年第12期 邰文星,丁建江,刘宇驰,赵志强 《基于D-S证据理论的目标识别融合应用》PDF+DOC2020年第12期 方怡,王先全,李杰,李俊霖,徐粮,周锡祥 《红外/毫米波复合制导目标识别技术研究》PDF+DOC2002年第05期 刘永祥,李洪,黎湘 《水面舰艇目标融合识别过程模型分析》PDF+DOC2016年第09期 李军,黄力伟 《基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究》PDF+DOC2009年第08期 刘海燕,陈红林,史志富,何艳萍 《决策层时空信息融合的神经网络模型研究》PDF+DOC2008年第06期 朱玉鹏,付耀文,黎湘,肖顺平 《可信度估计在目标识别融合系统中的应用》PDF+DOC2007年第01期 刘澎,姚钦 《基于神经网络-模糊推理的目标识别融合研究》PDF+DOC2006年第06期 李炯,雷虎民,冯刚 《基于多级神经网络的类型融合》PDF+DOC2006年第02期 舒培贵,刘梅
  • 针对传统弹道导弹(BM)目标时空序贯融合识别算法识别效率低、抗噪性能差的缺点,提出了一种基于多输入多输出模糊神经网络(MIMO-FNN)模型的BM目标时空序贯融合识别方法.该方法首先根据多层融合的思想,结合神经网络和模糊理论,提出了多传感器多特征MIMO-FNN模型;其次,在此基础上,将当前时刻的融合结果与下一时刻的融合结果再融合,得到此时刻时空序贯融合识别结果,并将其与识别门限比较,直到满足识别门限要求,时空序贯融合识别结束,并做出决策;最后通过实验验证了所提模型的有效性和良好的抗噪性。

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