基于神经网络组的空间目标识别的信息融合方法  

An Information Fusion Based on Group of Neural Network to Recognize Spatial Targets

作　　者：覃磊[1] 刘文斌[2] 周康[1] 

机构地区：[1]武汉工业学院数理科学系,湖北武汉430023 [2]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074

出　　处：《微电子学与计算机》2008年第8期117-120,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(60403002)

摘　　要：针对神经网络在信息融合中的应用所存在的一些问题,受人的视神经网络的启发,提出了一种基于D-S方法的神经网络组方法,并把它应用到了特征级融合中进行模式识别.和用单一的神经网络相比,利用神经网络组方法提高了对目标的识别率,并且增强了对目标识别的稳定性.最后,通过仿真试验,对提出的方法进行了验证.This paper, enlightened by the optic nerve of human, presents a method Group of Neural Network （GNN） to solve the problems when the Neural Network is applied to information fusion, and apply it to the characteristic fusion to recognize the target. Compared with the Neural Network, this new method can improve the result of the recognition. In addition, the stability of the recognition is enhanced, too. At last, through some simulations, we validate this method.

关 键 词：信息融合 目标识别 神经网络 D-S证据理论 神经网络组 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]