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基于神经网络组的空间目标识别的信息融合方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉工业学院数理科学系,湖北武汉430023, [2]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60403002)
中文摘要:

针对神经网络在信息融合中的应用所存在的一些问题,受人的视神经网络的启发,提出了一种基于D-S方法的神经网络组方法,并把它应用到了特征级融合中进行模式识别。和用单一的神经网络相比,利用神经网络组方法提高了对目标的识别率,并且增强了对目标识别的稳定性。最后,通过仿真试验,对提出的方法进行了验证。

英文摘要:

This paper, enlightened by the optic nerve of human, presents a method Group of Neural Network (GNN) to solve the problems when the Neural Network is applied to information fusion, and apply it to the characteristic fusion to recognize the target. Compared with the Neural Network, this new method can improve the result of the recognition. In addition, the stability of the recognition is enhanced, too. At last, through some simulations, we validate this method.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909