基于粗糙集的神经网络的目标识别应用  

Target Application based on Rough Sets Neural Networks

作　　者：白冬婴[1] 马飞[1] 张宏达[1] 陈朝霞 

机构地区：[1]三原空军工程大学导弹学院 [2]91774部队司令部

出　　处：《微计算机信息》2008年第7期192-193,共2页Control & Automation

基　　金：陕西省自然科学研究计划项目--高距离分辨雷达目标自动识别技术研究(2004F36);空军工程大学导弹学院研究生学位论文创新基金(编号不公开)

摘　　要：在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我(友)目标进行识别,至关重要。本文提出先利用粗糙集理论对目标特征属性进行优化筛检,再利用神经网络对目标进行分类识别,该方法不但提高了识别的准确率而且兼顾到识别的效率。试验结果表明,该方法符合现代防空作战中目标识别的要求,具有一定的实用价值。In the modern antiair warfare,how to identificate the pair of enemies or selves targets rapidly and accurately is very important.The paper proposed that how to use the rough collection theory to carry on the optimization to the goal characteristic attribute to sieve examines firstly,and then carries on the classified recognition to the goal using the neural network,the method not only enhanced the recognition of the accurate rate moreover gives dual attention to the recognition efficiency.The final result i...

关 键 词：目标识别 神经网络 粗糙集 防空作战 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]