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基于神经网络的点目标多光谱信息融合识别方法
被引量：
11
1
作者
冯志庆
杨英慧
+3 位作者
郭景富
隋永新
梁士利
杨怀江
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003年第4期412-415,共4页
为了解决动态红外点目标多光谱模式识别问题,提出了一种利用神经网络并行子网作为前级处理,证据理论于后级融合的多周期模式识别推理模型。由于并行子网的引入,该模型避开了识别过程中采用单一神经网络所带来的大样本训练问题,用带有加...
为了解决动态红外点目标多光谱模式识别问题,提出了一种利用神经网络并行子网作为前级处理,证据理论于后级融合的多周期模式识别推理模型。由于并行子网的引入,该模型避开了识别过程中采用单一神经网络所带来的大样本训练问题,用带有加性噪声的点目标红外光谱作为识别模型的目标数据源进行了算法验证,计算结果表明该算法对多周期不确定性证据有很强的证据聚焦能力。
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关键词
神经网络
信息融合
模式识别
证据理论
点目标
红外光谱
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职称材料
题名
基于神经网络的点目标多光谱信息融合识别方法
被引量：
11
1
作者
冯志庆
杨英慧
郭景富
隋永新
梁士利
杨怀江
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室
辽宁营口工业学校
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003年第4期412-415,共4页
文摘
为了解决动态红外点目标多光谱模式识别问题,提出了一种利用神经网络并行子网作为前级处理,证据理论于后级融合的多周期模式识别推理模型。由于并行子网的引入,该模型避开了识别过程中采用单一神经网络所带来的大样本训练问题,用带有加性噪声的点目标红外光谱作为识别模型的目标数据源进行了算法验证,计算结果表明该算法对多周期不确定性证据有很强的证据聚焦能力。
关键词
神经网络
信息融合
模式识别
证据理论
点目标
红外光谱
Keywords
artificial neural networks
D S theory
infrared weak object
recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的点目标多光谱信息融合识别方法
冯志庆
杨英慧
郭景富
隋永新
梁士利
杨怀江
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
2003
11
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