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该文针对毫米波／红外复合目标识别，提出一种新的用于决策层融合目标识别的神经网络算法。网络结构新颖，学习时采用最小误差准则训练网络的门限而不是连接权值。融合后的平均识别率比毫米波和红外子源分别提高８．３℅和１１．３℅，说明该算法是有效可行的。
一种新的用于决策层融合目标识别的神经网络算法
【摘 要】
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该文针对毫米波／红外复合目标识别，提出一种新的用于决策层融合目标识别的神经网络算法。网络结构新颖，学习时采用最小误差准则训练网络的门限而不是连接权值。融合后的平均识别
【机 构】
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科技大学ATR重点实验室(长沙)
【出 处】
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1997年中国神经计算科学大会
【发表日期】
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1997年期
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