基于改进Kohonen神经网络的多传感器关联融合算法

摘要：

把一种基于Kohonen神经网络模糊聚类方法运用到多传感器多目标数据关联中来,该方法能对多传感器的测量数据进行自组织聚类,把测量数据准确地划分到各个类别中去,从而实现测量数据的关联.计算机仿真结果表明,该方法运用到多传感器多目标数据关联中来具有明显的优越性,能克服传统算法的错跟漏跟现象.

关键词：多目标跟踪、数据融合、自组织聚类、神经网络

所属期刊栏目：23

分类号：U66(船舶工程)

在线出版日期：2006-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：32-35