| 神经网络数据融合模式识别系统性能研究 |
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| 引用本文： | 周开利,康耀红. 神经网络数据融合模式识别系统性能研究[J]. 计算机工程, 2006, 32(17): 103-104,155 |
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| 作者姓名： | 周开利 康耀红 |
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| 作者单位： | 海南大学信息科学技术学院,海口,570228 |
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| 基金项目： | 海南省教育厅高校科研项目 |
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| 摘 要： | 有效地利用多传感器的信息构建数据融合系统后，其性能优于单传感器系统。该文针对一种多传感器神经网络数据融合模式识别系统，对其分类性能进行了研究，以信息论的观点，从理论上证明了上述结论的正确性。
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| 关 键 词： | 神经网络 数据融合 目标识别 有效分类信息 |
| 文章编号： | 1000-3428（2006）17-0103-02 |
| 收稿时间： | 2006-04-29 |
| 修稿时间： | 2006-04-29 |
Study on Performance for Pattern Recognition Systems Based on Neural Network Data Fusion |
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| ZHOU Kaili,KANG Yaohong. Study on Performance for Pattern Recognition Systems Based on Neural Network Data Fusion[J]. Computer Engineering, 2006, 32(17): 103-104,155 |
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| Authors: | ZHOU Kaili KANG Yaohong |
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| Affiliation: | ( College of Information Science & Technology, Hainan University, Haikou 570228) |
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| Abstract: | The performance of a data fusion system must be better than that of single sensor system when the effectively used. According to information theory, this paper discusses the classifying performance for a pattern multisensor neural network data fusion and proves the correctness. The conclusion is proved theoretically. |
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| Keywords: | Neural network Data fusion, Pattern recognition Valid Classifying information |
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