【摘 要】
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随着科学技术的发展和现代战争的需要,数据融合作为一门新兴交叉学科在近年来得到了广泛关注和飞速发展。目标识别(Target Recognition)是数据融合技术的一个重要组成部分,也
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随着科学技术的发展和现代战争的需要,数据融合作为一门新兴交叉学科在近年来得到了广泛关注和飞速发展。目标识别(Target Recognition)是数据融合技术的一个重要组成部分,也是军事技术研究领域中的一个重要课题。 本文在综述目标识别、神经网络目标识别方法后,重点研究了神经网络目标识别问题。在特征量测向量已知的条件下,应用神经网络对目标进行识别。首先,提出了利用径向基神经网络对多个目标进行识别的方法,针对传统径向基神经网络模型算法的不足,提出了改进学习算法,并将新算法用于目标的识别,通过仿真比较了新算法与传统的径向基神经网络算法的优劣;其次,研究了基于自组织神经网络的目标识别,针对自组织神经网络学习算法的不足,提出了改进方法,通过仿真说明了新算法的可行性,并针对目标样本重叠时新算法的误识率较大的缺点,进一步采用LVQ网络与新算法相结合的方法对目标进行识别,仿真结果表明LVQ网络与新算法相结合有效地提高了目标的识别率;最后研究了基于遗传算法的神经网络目标识别方法,针对传统遗传算法的缺点,进行了改进,通过两个测试函数将改进后的遗传算法与传统的遗传算法的进化次数作了比较,同时,为了克服传统遗传算法寻优搜索过程带有一定程度的盲从性和随机性,将有监督学习的BP算法与之结合,并将此算法应用于目标的识别,仿真表明此算法比BP算法具有更高的识别率。本文还对神经网络目标识别的进一步研究的问题进行了展望。
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