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摘要:
针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法,识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题,提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法.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.仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和抗噪能力方面的有效性.
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文献信息
篇名 一种基于神经网络和证据理论的信息融合算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 神经网络 DS证据理论 信息融合 多传感器
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 174-176,179
页数 4页 分类号 TP183|TP274
字数 3836字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.01.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏小红 哈尔滨工业大学计算机学院 152 1551 20.0 34.0
2 马培军 哈尔滨工业大学计算机学院 93 639 14.0 20.0
3 张池平 哈尔滨工业大学数学系 15 171 7.0 13.0
4 张英俊 哈尔滨工业大学数学系 4 36 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
DS证据理论
信息融合
多传感器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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