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目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。 相似文献
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现代潜艇作战系统,通过数据融合和航迹相关能将潜艇上的所有声学、电磁、光电和导航的传感器综合起来。 这种交互过程将未处理的传感器信息显示变成了易读的作战态势图象,这样就为指挥小组决策提供了最大的帮助,这关系到最大的作战效果和己方潜艇的安全性。 能同时或顺序地完成以下功能: 低频、宽带的检测与跟踪 频谱和宽带分析 脉冲检测、分类和跟踪 瞬时检测与存贮 扇形范围测量 水雷探测与分类 己艇噪声的监视与测量 主动声呐探测 综合导航 光电图象的显示与评定 雷达显示综合 传感器和系统目标的跟踪 传感器和系统目标的分类 威胁分析 武器发射建议 武器传感器综合 武器控制 相似文献
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为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。 相似文献
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D-S证据论在空中目标分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较. 相似文献
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防空通信系统综合评判的核心计算是:实现从各指标隶属度到目标隶属度的转换。但是,现有的隶属度转换方法,不能揭示指标隶属度中"哪部分对目标分类有用,哪部分无用";结果是指标隶属度中原本对目标分类不起作用的冗余数值,也被用于计算目标隶属度。实际上,隶属度转换是一种信息融合技术,实现信息融合的关键环节是挖掘隐藏在各指标隶属度中关于目标分类的知识信息。为此,通过挖掘这种知识信息设计一种滤波器,能清除指标隶属度中对目标分类不起作用的冗余数值,在没有冗余数据干扰条件下实现隶属度转换,由此建立一种基于信息融合技术的防空通信系统效能评估的方法。 相似文献
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目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。 相似文献
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对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于二维小波变换的空间目标识别算法。该算法首先对空间目标的ISAR像进行二维小波变换,然后从近似分量和细节分量中提取奇异值特征,最后应用径向基函数(RBF)神经网络进行分类识别。计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果。 相似文献
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基于现役低分辨警戒雷达 ,研究了进行目标分类和识别的途径 ,提出了基于波形特征和时间谱信息的目标分类和识别方法 ,试验分析了基于目标波形信息的特征 ,得出目标波形信息可用于目标识别的结论。现场试验表明 ,该方法对目标大小分类和架次识别有好的效果。 相似文献
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高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法. 相似文献
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