【摘 要】
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该文从工程实际应用角度出发,将随机模糊神经网络理论应用于多传感器状态信息融合、随机混沌时间序列建模与预测和随机非线性动态系统辩识.主要内容有:1.分别讨论了基于单值
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该文从工程实际应用角度出发,将随机模糊神经网络理论应用于多传感器状态信息融合、随机混沌时间序列建模与预测和随机非线性动态系统辩识.主要内容有:1.分别讨论了基于单值逻辑模糊神经网络和基于非单值逻辑随机模糊神经网络的结构和算法;2.论述了信息融合和随机混沌时间序列建模与预测和随机非线性动态系统辩识的发展与现状、功能模型、融事结构类型和方法;3.讨论了异构传感器雷达与红外的系统性能;分析二者信息融合的可行性;提出了二者状态信息融合的三种结构-串联、并联和混联结构以及相应的融合算法.提出基于非单值逻辑随机模糊神经网络雷达与红外传感器状态信息融合结构和算法;对四 种典型运动的雷达与红外目标跟踪融合仿真表明:当量测噪声较小时,基于单值逻辑模糊神经网络融合和基于非单值逻辑随机模糊神经网络融合均能提高目标跟踪精度;但当量测噪声较大时,基于非单值逻辑随机模糊神经网络融合跟踪精度更高,且融合速度更快;4.将随机模糊神经网络理论应用于随机混沌时间序列建模与预测和随机非线性动态系统辩识,仿真表明,该理论取得了很好的效果;5.整套仿真系统采用微软公司的Visual C++和Visual Basic语言编写,其中采用了面向对象的编程技术,系统界面美观,操作方便,设计流畅.
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