基于神经网络与改进D-S证据理论的目标识别

被引：3

作者：

朱鑫森 ^{[1
]}

刘顺承 ^{[2
]}

机构：

[1] 第二炮兵工程学院研二队

[2] 第二炮兵青州士官学校

来源：

关键词：

BP神经网络; D-S证据理论; 数据融合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP202 [设计、性能分析与综合];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0811 ; 081101 ; 081102 ;

摘要：

研究基于神经网络(NN)和D-S证据理论相结合对多传感器多测量周期进行数据融合的目标识别方法.采用中心式融合算法,利用神经网络对单个传感器不同周期的目标进行融合识别;利用D-S证据理论对识别信息进行全局融合,得到综合的目标识别,达到对目标识别的目的,并通过实例证明了该方法的有效性.

引用

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