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模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用
引用本文:黎湘,庄钊文,郭桂蓉. 模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用[J]. 国防科技大学学报, 1997, 19(3): 12-15
作者姓名:黎湘  庄钊文  郭桂蓉
作者单位:国防科技大学ATR国家重点实验室
摘    要:本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高7个百分点左右

关 键 词:神经网络,信息融合,KOHONEN网络,模糊集,目标识别
收稿时间:1996-08-15

Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition
Li Xiang,Zhuang Zhaowen and Guo Guirong. Fuzzy Self-organizing Nueral Network and Its Application in Data Fusion Target Recognition[J]. Journal of National University of Defense Technology, 1997, 19(3): 12-15
Authors:Li Xiang  Zhuang Zhaowen  Guo Guirong
Affiliation:ATR Lab. NUDT, Changsha, 410073;ATR Lab. NUDT, Changsha, 410073;ATR Lab. NUDT, Changsha, 410073
Abstract:A fuzzy self organizing nueral network(FSNN) model for data fusion in the target recognition field is presented in this paper. The FSNN include the fuzzy C mean algorithm and KOHONEN nueral network algorithm. We can get more correct recognition rate about 7% from the fusion algorithm than from any single senor.
Keywords:nueral network   information   fusion Kohonen network   fuzzy set  target recognition  
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