基于多级神经网络的类型融合

• 作者: 刘梅 舒培贵
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多级神经网络 类型融合 专家系统
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 指挥控制与通信
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086X.2006.02.009

摘要

研究了基于多级神经网络的类型融合方法.这种多级神经网络分为传感器子网和融合子网两部分.传感器子网是一种基于专家规则的模糊神经网络,根据专家规则确定网络结构,网络节点和传递函数都有明确的意义,避免了普通神经网络层数和隐层节点数难以确定的缺点.经过训练的传感器子网能够实现各目标类型的置信度分配,然后用融合子网对多个传感器子网输出结果进行融合,得到目标类型的最终判决.在融合子网中,加入了各传感器的可信度,使融合结果更可靠.仿真结果表明,此方法鲁棒性强,识别率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘梅	哈尔滨工业大学电子工程技术研究所	38	243	9.0	14.0
2	舒培贵	中国航天科工集团公司二院二部	4	10	2.0	3.0