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高阶神经网络与D—S方法在数据融合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Dempster-Shafer证据理论的基本原理,利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式,进行命题的空间和时间融合,以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶BP神经网络中,通过目标向量样本的训练,输出相应的目标类型。仿真结果证明,这种方法是行之有效的。 相似文献
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讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Dempster-Shafer证据理论的基本原理,利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式,进行命题的空间和时间融合,以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶BP神经网络中,通过目标向量样本的训练,输出相应的目标类型。仿真结果证明,这种方法是行之有效的。 相似文献
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高阶神经网络具有容量大、逼近能力强、容错范围广的特点,模糊系统具有较高的模糊语言处理能力,D-S证据理论具有不需要先验概率的优点.故将高阶神经网络、模糊系统、D-S证据理论运用于数据融合系统,可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力. 相似文献
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为提高舰船辐射噪声识别的准确率,针对辐射噪声这种非平稳、复杂的信号,提出一种基于小波包分解与多特征融合的特征提取方法.同时,引入深度学习模型,将提取到的特征作为识别分类的依据,采用卷积神经网络和长短时记忆神经网络作为分类器.对单一特征的分类结果与融合的多特征分类结果进行比较,对直接提取的特征分类结果与基于小波包分解提取的特征分类结果进行比较,对卷积神经网络、长短时记忆神经网络和机器学习的识别分类结果进行比较,结果表明,采用基于小波包分解与特征融合的特征提取方法和基于深度学习的分类识别方法能显著提高舰船辐射噪声识别的准确率. 相似文献
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对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。 相似文献
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基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统 总被引:1,自引:0,他引:1
高阶神经网络具有容量大,逼近能力强,容错范围广的特点,模糊系统具有较高的模糊语言处理能力,D-S证据理论具有不需要先验概率的优点,故将高阶神经网络,模糊系统,D-S证据理论运用于数据融合系统,可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力。 相似文献
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一种水目标识别方法:基于模糊理论的多神经网络融合分类 总被引:1,自引:0,他引:1
在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。 相似文献