【摘 要】
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提出了一种新的证据理论组合规则,并结合BP神经网络和证据推理对序列图像目标识别问题进行应用。以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列图像进行时间域融合处理。由BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本置信指派函数,用该组合规则进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明,新的组合规则结合BP神经网络的融合方法提高了三维飞机目标识别的准确性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60372085,60404011）
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提出了一种新的证据理论组合规则,并结合BP神经网络和证据推理对序列图像目标识别问题进行应用。以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列图像进行时间域融合处理。由BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本置信指派函数,用该组合规则进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明,新的组合规则结合BP神经网络的融合方法提高了三维飞机目标识别的准确性。
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