| 基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究 |
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| 引用本文： | 李凌鹏.基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究[J].指挥控制与仿真,2005,27(1):9-12. |
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| 作者姓名： | 李凌鹏 |
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| 作者单位： | 空军工程大学导弹学院,陕西,三原,713800 |
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| 摘 要： | 为克服传统的目标类型识别方法的不足，提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型，即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤，充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明，该模型减少了识别的主观因素，简化了神经网络结构，提高了运算速度。
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| 关 键 词： | 目标类型 目标识别 粗集 神经网络 |
| 文章编号： | 1672-7908(2005)01-0009-04 |
| 修稿时间： | 2004年7月19日 |
Applying Neural Network to the Type Identification Based on Rough Set |
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| LI Ling-peng.Applying Neural Network to the Type Identification Based on Rough Set[J].Command Control & Simulation,2005,27(1):9-12. |
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| Authors: | LI Ling-peng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | object type target identification rough set neural network |
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