基于GNN-DS信息融合的目标识别方法

• 作者: 刘洁莉 董彦佼 韩元杰
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 信息融合 神经网络组 证据理论 目标识别
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 193-194,172
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.22.077

摘要

针对当前目标识别系统中常用的信息融合方法识别率较低、运行速度慢、抗噪性差等问题,提出一种基于神经网络组和Ds证据理论的信息融合方法.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.仿真实验表明,该方法是可行的,能有效地提高系统识别率及鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩元杰		33	231	9.0	14.0
2	刘洁莉		4	29	3.0	4.0
3	董彦佼		4	29	3.0	4.0