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| 基于神经网络的D—S证据理论应用于多传感器目标识别 | |
| 引用本文： | 李玉榕,蒋静坪,杨富文. 基于神经网络的D—S证据理论应用于多传感器目标识别[J]. 仪器仪表学报, 2001, 22(6): 652-655 |
| 作者姓名： | 李玉榕 蒋静坪 杨富文 |
| 作者单位： | 1. 浙江大学电气工程学院,杭州,310027,310027 2. 浙江大学电气工程学院,杭州,310027 3. 福州大学电气工程系,福州,350002 |
| 基金项目： | 得到福建省自然科学基金(A0010006)和教育部博士点基金(97033526)资助. |
| 摘 要： | 本文提出了一种基神经网络的泛化能力来计算多传感器器测量值可信度的方法，文中使用了两种类型的神经网络；CMAC和BP网络；并利用D－S证据理论将多传感器的多次测量在时间域进行融合，以获取准确可靠的融合识别结果。仿真实验表明该方法是可行的，能有效地提高系统识别率及鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 多传感器融合 神经网络 D－S证据理论 |
| 修稿时间： | 2000-03-01 |
NN-Based D-S Evidence Theory Applied to Multisensor Target Identification |
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| Li Yurong , Jiang Jingping Yang Fuwen. NN-Based D-S Evidence Theory Applied to Multisensor Target Identification[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2001, 22(6): 652-655 | |
| Authors: | Li Yurong Jiang Jingping Yang Fuwen |
| Affiliation: | Li Yurong 1,2 Jiang Jingping 1 Yang Fuwen 2 1 |
| Abstract: | A kind of method based on the generalization ability of neural network(NN) to calculate the confidence of multi|sensor measurement is presented in this paper. Two kinds of networks, CMAC and BP, are both used. And the D|S evidence theory is used to fuse the multi|sensor information in temporal field in order to get the accurate and reliable results. The simulation shows that the method is practicable and it can effectively enhance the efficiency and robustness of the target identification. |
| Keywords: | Multi|sensor fusion Neural network D|S evidence theory |
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