论文部分内容阅读
提出一种补偿模糊理论和神经网络的混合系统(CFNN),并将其应用于多传感器数据融合,力图以此提高多传感器图像数据融合算法的性能.CFNN混合系统引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.文中介绍了图像数据融合的数学模型,并详细阐述了CFNN图像数据融合算法.仿真实验证明,CFNN图像融合算法能显著提高图像数据融合质量.