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1.
研究了多目标跟踪中的数据关联问题。利用混沌动态的遍历性,搜索过程可避免陷入局部极小。仿真结果表明,利用混沌神经网络实现多目标数据关联是可行的,且比Hopfield神经网络有更高的收敛效率。 相似文献
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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。 相似文献
3.
一种混沌遗传混合算法及其在机动多目标数据关联中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了混沌优化方法和自适应遗传算法在多目标数据关联中的应用,针对这两种算法的不足,提出了一种集成混沌优化与遗传算法的混沌遗传算法.仿真结果表明,将本文提出的集成算法运用于数据关联,可以提高关联成功率,加速算法收敛速度. 相似文献
4.
基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法,该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类,从而实现测量数据的关联,利用融合估计完成对多目标的状态估计.计算机仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献
5.
基于RBF的混沌序列产生的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了利用RBF(Radial Basis Function)网络产生混沌序列的方法,即利用RBF网络跟踪混沌序列的模型,分析RBF神经网络对混沌序列的学习能力.最后利用最大Lyapunov指数判别法检验其序列,结果表明其序列具有较好的保密性能. 相似文献
6.
介绍了利用RBF网络产生混沌序列的方法,无需针对每一种混沌映射设计单一的系统结构,增加了混沌序列的复杂度和抗噪声能力.同时还分析了RBF神经网络跟踪混沌序列的学习能力.仿真结果表明,利用 RBF网络输出混沌序列,不仅跟踪速度快而且精度高.对输出的混沌序列的统计特性进行检验,表明RBF网络产生的序列有良好的伪随机特性. 相似文献
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讨论了混沌优化方法和自适应遗传算法在多目标数据关联中的应用,针对这两种算法的不足,提出了一种集成混沌优化与遗传算法的混沌遗传算法。仿真结果表明,将本文提出的集成算法运用于数据关联,可以提高关联成功率,加速算法收敛速度。 相似文献