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该文针对毫米波/红外传感器融合目标识别问题,提出一种新的用于决策层目标识别的神经网络融合算法.该网络结构新颖,网络训练时修改的是门限而不是连接权值.融合后的识别率可比毫米波和红外子源提高9.7％到11.3％,因此,该算法是有效可行的.
目标识别决策层融合神经网络算法研究
【摘 要】
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该文针对毫米波/红外传感器融合目标识别问题,提出一种新的用于决策层目标识别的神经网络融合算法.该网络结构新颖,网络训练时修改的是门限而不是连接权值.融合后的识别率可
【机 构】
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国防科技大学ATR国防科技重点实验室,国防科技大学ATR国防科技重点实验室,国防科技大学ATR国防科技重点实验室,国防科技大学ATR国防科技重点实验室 长沙 410073,长沙 410073,长沙 4
【出 处】
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电子科学学刊
【发表日期】
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2000年04期
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