模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

• 作者: 倪国强 刘明奇 牛丽红
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 目标识别 人工神经网络 模糊隶属度函数
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与全息
• 页码范围: 502-503,507
• 页数: 3页
• 分类号: T391.41
• 字数: 2895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-1582.2002.06.030

摘要

重点研究了模糊对向传播网络(FCPN)模型.针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络(MFCPN)融合结构. 利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究.结果表明,模糊对向传播网络较误差后向传播网络(BPN)能够有效地实现融合识别;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的.同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外(FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪国强	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	203	3505	29.0	52.0
2	牛丽红	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	7	360	6.0	7.0
3	刘明奇	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	22	384	8.0	19.0