带有加权融合中心的自适应融合技术研究

• 作者: 吴爱龙 潘炼
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 D-S证据理论 神经网络 自适应融合 目标识别
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 新型测试技术与方法
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: TP24
• 字数: 3150字
• 语种: 中文

摘要

针对信息融合技术中目标融合识别的问题，提出了带有加权融合中心的多传感器信息自适应融合的改进方法。首先构建整体融合结构，将数据的融合过程与证据理论神经网络进行有机的结合，利用神经网络的在线学习、自适应调节融合权值、证据理论进行决策。这种采用多传感器自适应的方法具有较强的容错性、较高的检测与识别精度，增强了数据融合的灵活性和智能性。仿真结果证明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘炼	武汉科技大学信息科学与工程学院	47	142	7.0	10.0
2	吴爱龙	武汉科技大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0