| 基于高阶模糊神经网络及D-S证据理论的数据融合系统 |
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| 引用本文： | 潘大联,吴陈.基于高阶模糊神经网络及D-S证据理论的数据融合系统[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2002,16(3):44-49. |
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| 作者姓名： | 潘大联 吴陈 |
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| 作者单位： | 潘大联（华东船舶工业学院,电子与信息系,江苏,镇江,212003）;吴陈（华东船舶工业学院,电子与信息系,江苏,镇江,212003） |
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| 基金项目： | 船舶行业基金项目(院编98307) |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 高阶模糊神经网络 D-S证据理论 数据融合 |
| 文章编号： | 1006-1088(2002)03-44-06 |
| 修稿时间： | 2001年11月1日 |
Multisensor Data Fusion Based on Higher-order Neural Network and Dempster-shafer Evidential Reasoning |
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