【摘 要】
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针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络（self-organizing incremental neural network,SOINN）的信息融合方法。对不同类型
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系软件新技术国家重点实验室,中国兵器科学研究院
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针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络（self-organizing incremental neural network,SOINN）的信息融合方法。对不同类型传感器接收到的异构数据,使用增量式正交分量分析（incremental orthogonal component analysis,IOCA）方法进行数据自适应降维和特征提取,将提取出的不同类型特征输入到SOINN中,根据不同数据类型生成相应的神经元连接区域,建立神经区域间的联想记忆,从而实现在数
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