10.3969/j.issn.1008-0570.2009.22.077
基于GNN-DS信息融合的目标识别方法
针对当前目标识别系统中常用的信息融合方法识别率较低、运行速度慢、抗噪性差等问题,提出一种基于神经网络组和Ds证据理论的信息融合方法.该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势,有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题.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.
信息融合、神经网络组、证据理论、目标识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
2009-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
193-194,172