BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

• 作者: 杨福平 白振兴
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 D-S证据理论 数据融合 目标识别
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 88-90,封三
• 页数: 4页
• 分类号: TP274|TN95
• 字数: 2355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2006.10.025

摘要

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白振兴		63	545	12.0	21.0