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为了克服传统目标识别方法的缺点,建立了一种基于粗集理论和神经网络结合的粗集-神经网络模型.利用粗集对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了生成规则和神经网络模型结构,提高了网络训练速度和运行速度,并通过仿真实验证明了该混合模型的可行性.
基于粗集-神经网络模型的目标识别方法研究
【摘 要】
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为了克服传统目标识别方法的缺点,建立了一种基于粗集理论和神经网络结合的粗集-神经网络模型.利用粗集对输入信息进行约简,剔除冗余信息,简化了生成规则和神经网络模型结构,提高了网络训练速度和运行速度,并通过仿真实验证明了该混合模型的可行性.
【机 构】
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空军工程大学
【出 处】
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战术导弹技术
【发表日期】
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2006年04期
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