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该文针对毫米波/红外传感器融合目标识别问题,提出一种新的用于决策层目标识别的神经网络融合算法。该网络结构新颖,网络训练时修改的是门限而不是连接权值,融合后的识别率可比毫米波和红外子源提高9.7%和11.3%,因此该算法是有效可行的。 相似文献
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用一维自组织特征的神经网络数据融合算法,对分别从3个传感器采集的同一遥感对象的3幅数字灰度图像进行了融合,生成出了高质量图像,为人工判读和下一步特征层和决策层融合处理提供了更佳的输入信息。 相似文献
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研究了将ARTMAP神经网络与模糊规则相结合的字符识别方法.ARTMAP用于对字符的学习、训练,而模糊规则和ARTMAP共同用于对字符的智能识别.实验证明这种将模糊技术与神经网络相结合的混合系统具有较高的识别率和较快的识别速度,采用ARTMAP神经网络只需要较少的网络训练时间. 相似文献
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双模制导是导弹武器系统实现精确打击的关键技术之一,对双模制导跟踪融合算法进行优化研究具有一定的理论价值和工程应用价值。根据红外/毫米波雷达双模制导跟踪融合算法的工程应用要求,从算法的实时性、鲁棒性、抗干扰性等要求出发,设计了跟踪融合算法优化方案:一是构造基于特征层的空情特征,并利用决策层提供的决策可信度因子,对跟踪融合算法进行了相应改进;二是根据模糊神经网络及双模传感器在飞行中的不同特征提供的决策信息,对跟踪融合算法进行了优化调用。进行了相应的仿真分析,证明了方案的可行性。 相似文献
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模糊积分是一种常用的信息融合方法,融合中最关键的问题是确定反映各信源重要程度的模糊测度。在此将该算法用于多传感器目标识别系统,首先介绍了Choquet模糊积分以及模糊测度的定义,再建立了基于动态模糊积分的决策层融合目标识别模型,将该过程转化为多个传感器的身份识别结果关于各自重要程度的广义Lebesgue积分。目前已有的确定模糊测度的方法几乎都只利用了训练样本的先验知识,适应性较差,难以全面地反映问题。该文在此基础上提出了一种基于动态模糊积分的决策层融合算法,可在判决过程中对结果进行动态的自适应修正,并给出了具体衡量各传感器重要程度的标准和方法。 相似文献
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为提高基于二元局部判决的分布式检测系统的检测性能,研究了基于模糊隶属度函数的分布式检测系统融合算法,提出了模糊有序统计融合准则。通过对肼传感器进行分布式检测系统仿真,结果表明:模糊有序统计融合准则在均匀环境中能获得比基于二元判决准则更好的检测性能,也好于同样采用模糊隶属度函数的求和准则的检测性能,且在多目标环境下获得了较强的适应性。 相似文献
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The authors propose a multiobjective neural network model and algorithm for image reconstruction from projections. This model combines the Hopfield model and multiobjective decision making approach. A weighted sum optimisation based neural network algorithm is developed. The dynamic process of the net is based on minimisation of a weighted sum energy function and Euler's iteration and this algorithm is applied to image reconstruction from computer-generated noisy projections and Siemens Somaton DR scanner data, respectively. Reconstructions based on this method are shown to be superior to those based on conventional iterative reconstruction algorithms such as MART (multiplicate algebraic reconstruction technique) and convolution from the point of view of accuracy of reconstruction. Computer simulation using the multiobjective method shows a significant improvement in image quality and convergence behaviour over conventional algorithms 相似文献
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从一体化的概念出发,阐述了"传感器-射手"的内涵和特征,提出并讨论了"传感器-射手"的一体化作战系统概念模型、多网络结构概念模型和信息融合功能概念模型. 相似文献
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针对可见光和近红外双波段场景分类存在图像标注样本少和特征融合质量低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和朴素贝叶斯决策融合的双波段场景分类方法。首先,将基于预训练的CNN模型作为双波段图像的特征提取器,避免标注样本少导致的过拟合问题;然后,通过主成分分析降维和特征归一化方法,提高支持向量机的计算速度和每个波段的分类性能;最后,以双波段后验概率为朴素贝叶斯先验概率,构建了决策融合模型,实现场景融合分类。在公开数据集上的实验结果表明,相比单一波段分类和双波段特征级联融合分类方法,本方法的识别率有明显提升,可达到94.3%;比基于传统特征的最优方法高6.4个百分点,与基于CNN的方法识别率相近,且执行简单高效。 相似文献