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利用数据融合来解决目标识别问题
提出了一种用于目标识别与分类的改进算法,以模糊数学和D-S证据理论作为其数据融合的.工具,通过比较基于融合信息进行分类与单传感器分类的结果,说明多传感器数据融合的优越性.
作 者：周洁敏 韩静 肖纪立 作者单位：南京航空航天大学民航学院, 刊 名：吉林工业大学自然科学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：MATURAL SCIENCE JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 31(4) 分类号：V247.15 V249.121 关键词：D-S证据理论 模糊数学 目标识别与分类 数据融合基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别
空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容.本文利用不同类型目标产生的`多类型传感器的数据信息对目标进行识别.为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值.仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果.
作 者：马峰 李富荣 张安 MA Feng LI Fu-rong ZHANG An 作者单位：马峰,MA Feng(西北工业大学电子信息学院・陕西西安・710072;92635部队・山东青岛・266041)李富荣,LI Fu-rong(海军航空工程学院青岛分院・山东青岛・266041)
张安,ZHANG An(西北工业大学电子信息学院・陕西西安・710072)
刊 名：飞行器测控学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SPACECRAFT TT&C TECHNOLOGY 年，卷(期)：2007 26(4) 分类号：V557 关键词：自适应遗传BP算法 神经网络 数据融合 目标识别