| 引用本文: | 黎湘,庄钊文,郭桂蓉.模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用.[J].国防科技大学学报,1997,19(3):12-15.[点击复制] |
| Li Xiang,Zhuang Zhaowen,Guo Guirong.Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition[J].Journal of National University of Defense Technology,1997,19(3):12-15[点击复制] |
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| 模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用 |
| 黎湘, 庄钊文, 郭桂蓉 |
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(国防科技大学 ATR 国家重点实验室 湖南 长沙 410073)
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| 摘要: |
| 本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型, 针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点, 利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实, 这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右。 |
| 关键词: 神经网络, 信息融合, KOHONEN 网络, 模糊集, 目标识别 |
| DOI： |
| 投稿日期：1996-08-15 |
| 基金项目:国家自然科学基金资助项目 |
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| Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition |
| Li Xiang, Zhuang Zhaowen, Guo Guirong |
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(ATR Lab. NUDT, Changsha, 410073)
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| Abstract: |
| A fuzzy self-organizing nueral network (FSNN) model for data fusion in the target recognition field is presented in this paper. The FSNN include the fuzzy C-mean algorithm and KOHONEN nueral network algorithm. We can get more correct recognition rate about 7% from the fusion algorithm than from any single senor. |
| Keywords: nueral network, information, fusion Kohonen network, fuzzy set, target recognition |
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