10.3321/j.issn:0254-3087.2001.06.029
基于神经网络的D-S证据理论应用于多传感器目标识别
本文提出了一种基于神经网络的泛化能力来计算多传感器测量值可信度的方法,文中使用了两种类型的神经网络:CMAC和BP网络;并利用D-S证据理论将多传感器的多次测量在时间域进行融合,以获取准确可靠的融合识别结果.仿真实验表明该方法是可行的,能有效地提高系统识别率及鲁棒性.
多传感器融合、神经网络、D-S证据理论
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TP18(自动化基础理论)
福建省自然科学基金A0010006;高等学校博士学科点专项科研项目97033526
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
652-655
