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基于混沌神经网络的多目标跟踪技术研究
引用本文:朱志宇,姜长生.基于混沌神经网络的多目标跟踪技术研究[J].中国造船,2006,47(1):60-65.
作者姓名:朱志宇  姜长生
作者单位:南京航空航天大学自动化学院,江苏,南京,210016
基金项目:船舶工业国防科技应用、基础研究基金资助项目(01J3.17)
摘    要:本文应用混沌神经网络求解多目标跟踪中的数据关联问题,给出了混沌神经网络的模型,构造了数据关联的能量函数表达式,在数据关联过程中,采用退火算法。仿真结果表明,应用混沌神经网络求解数据关联比Hop fie ld网络具有更块的收敛速度和更小的关联误差。

关 键 词:混沌神经网络  Hopfield神经网络  多目标跟踪  数据关联
文章编号:1000-4882(2006)01-0060-06
收稿时间:04 22 2004 12:00AM
修稿时间:08 23 2004 12:00AM

Chaos Neural Networks Based Multi-Target Tracking
ZHU Zhi-yu,JIANG Chang-sheng.Chaos Neural Networks Based Multi-Target Tracking[J].Shipbuilding of China,2006,47(1):60-65.
Authors:ZHU Zhi-yu  JIANG Chang-sheng
Institution:College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China
Abstract:Chaos neural networks are applied to solve data association problem of multi-target track system in this paper.Moreover,mathematic model of chaos neural networks is given,and energy function expression representing data association is constructed and anneal algorithm is proposed.Simulation result shows that chaos neural networks have faster convergence speed and smaller association error than Hopfield networks when they are used to solve data association.
Keywords:chaos neural networks  Hopfield neural networks  multi-target tracking  data association
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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