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171.
BP神经网络和D-S证据理论的目标识别 总被引:6,自引:0,他引:6
目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求. 相似文献
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177.
提出了基于神经网络实现多特征融合的地形匹配算法,充分利用地形的各种不同的统计特征和几何特征,构造了一种地形匹配网络模型.通过对实时图和基准图的分析,给出了计算网络节点之间的权值函数,建立了网络系统能量方程,通过求系统的最小能量得到最佳匹配位置.由于网络能融合地形的不同统计特征和几何特征,所以算法大大提高了系统的抗干扰能力和定位精度,适合于实时图容易发生畸变的地形匹配领域.实验结果表明,定位精度和抗干扰能力均优于传统的地形匹配方法. 相似文献
178.
针对经典决策层融合检测过程中本地“硬”判决导致的信息损失问题 ,利用模糊子集理论 ,提出了一种基于模糊“软”判决的融合检测方法。理论分析与仿真实验表明 ,该方法优于传统的“K秩”方法 ,ROC雷达工作曲线接近理论最优曲线。 相似文献
179.
机群对地攻击分析动力学模型的建立及仿真分析 总被引:2,自引:0,他引:2
根据兰彻斯特作战动态方程的研究方法建立了机群对地攻击效果的分析动力学模型,并通过仿真分析、讨论了影响对地攻击效果的可能因素,如:目标分配形式,目标发现概率,攻击结果侦察概率以及假目标等. 相似文献
180.