数据融合技术在CGF建模中的应用

• 作者: 刘秀罗 黄柯棣
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: CGF 数据融合 卡尔曼滤波 Hopfield神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 机电工程·自动控制
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2743字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2001.03.023

摘要

提出了将数据融合技术应用到计算机生成兵力(CGF)建模中的思路和方法.在分析数据融合技术的基础上,深入讨论了卡尔曼滤波和最小二乘相结合的滤波方法以及一种改进的离散Hopfield神经网络,并结合一实际系统,建立了模型,给出了仿真结果.结果表明,数据融合技术和CGF建模相结合具有一定的应用前景和研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄柯棣	国防科技大学机电工程与自动化学院	247	2747	26.0	39.0
2	刘秀罗	国防科技大学机电工程与自动化学院	9	130	6.0	9.0