基于贝叶斯Noisy Or Gate网络的多传感器目标分类识别

被引:6
作者
康长青
方磊
华丽
张其林
赵永标
机构
[1] 襄樊学院数学与计算机科学学院
关键词
目标识别; 贝叶斯网络; 多传感器;
D O I
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2011.06.063
中图分类号
TP212 [发送器(变换器)、传感器];
学科分类号
080202 ;
摘要
针对多传感器获取空中目标的多识别特征,提出了基于贝叶斯Noisy Or Gate网络的目标识别模型;该模型考虑未知因素的影响,将识别特征按二值节点进行网络识别结构构造,利用单个特征的识别结果,计算得到多个特征识别的任意组合,条件概率个数可以从2n减小为2n.仿真计算结果表明,该方法具有简化知识获取,节省存储空间,证据传播及时,实时性高的特点,为目标分类与识别提供了一个新的途径。
引用
收藏
页码:1387 / 1389
页数:3
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共 2 条
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  • [2] Learning Bayesian network parameters from small data sets: application of Noisy-OR gates[J] . International Journal of Approximate Reasoning . 2001 (2)