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基于多神经网络分类器的军事目标识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对军事目标类型的识别是军事信息处理中的一个重要环节.本文首先对军事目标进行特征提取,以矩和圆度两种不变矩特征向量作为神经网络的输入,分别采用了BP神经网络、自组织竞争网络、Hopfield网络对军事目标进行识别,最后采用了分类器多数投票法对识别结果进行融合,仿真实验结果表明采用多神经网络分类器融合的方法比单一神经网络识别率高,这对提高军事信息处理的准确性具有重要意义. 相似文献
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多数票循环在社会选择领域是引人关注的问题.对于偏好选举在过半数原则下是否发生"无Condorcet胜出者的多数票循环",提出并证明了判定定理,分析了影响多数票循环产生的条件及其根源,在不对偏好进行限制的条件下,提出并证明了偏好选举中避免多数票循环产生的优胜条件和办法. 相似文献
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将码分多址(CDMA)思想引入水印系统以实现多水印方案。在水印嵌入过程中,每一用户以自己的密钥作为种子生成一个伪随机分布的地址码,并用该地址码将自己的欲嵌入信息调制为载波信号,然后以相加的方式把载波信号叠加入载体。在提取时,该用户使用相同的地址码,通过计算地址码和载体之间的相关系数,从载体中提取自己的嵌入信息。实验证明该算法可以实现多个用户独立嵌入和检测自己的水印信息,完全能满足多水印的要求。 相似文献
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