【摘 要】
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当导弹等高速来袭的战斗目标以点像形式成像于红外探测器靶面时，它的红外光谱分布信息可以被探测到，并且其红外光谱特征同样具有唯一性标识作用，故可利用探测器获得的光谱信息实
【出 处】
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中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
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当导弹等高速来袭的战斗目标以点像形式成像于红外探测器靶面时，它的红外光谱分布信息可以被探测到，并且其红外光谱特征同样具有唯一性标识作用，故可利用探测器获得的光谱信息实现点目标的识别，从而为作战系统增加反应时间。由于探测器所获得的光谱信息具有不确定性，不完整性，则识别效果在很大程度上取决于融合识别方法的好坏。 在此，本文提出了一种利用神经网络并行子网和证据理论相结合的点目标多周期多光谱数据融合方法。该推理模型前级采用神经网络并行子网，用于目标的预分类，后级采用证据理论用于多周期的不确定性推理和概率的全局分配。该方法实现了特定由于并行子网的引入，该模型避开了识别过程中采用单一人工神经网络所需的大样本训练问题。本文利用此融合模型实现了点目标的多光谱模式识别。
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