【摘 要】
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针对目标的决策问题,依据动态模糊逻辑理论,提出一种视觉不变特征的融合算法。在多特征空间训练多个神经网络,根据各个特征空间对最终结果的贡献程度,对投射到每个特征空间所
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针对目标的决策问题,依据动态模糊逻辑理论,提出一种视觉不变特征的融合算法。在多特征空间训练多个神经网络,根据各个特征空间对最终结果的贡献程度,对投射到每个特征空间所得到的特征向量计算隶属度,并进行动态模糊加权融合处理,以实现机器对特征选择的自适应性,减少人工干预并最终实现机器智能的目标。实验结果表明,该方法在特征信息缺失或含有噪声的情况下,较传统的神经网络方法有明显的提高,能达到较为满意的结果。
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