模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用
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Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition
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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。

    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.

    参考文献
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    引证文献
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. Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition[J].国防科技大学学报,1997,19(3):12-15.

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  • 收稿日期:1996-08-15
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  • 在线发布日期: 2014-05-28
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