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研究了粗集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用,提出将神经网络学习机制引入到粗集系统。同时通过粗集的条件和决策属性构造神经网络结构,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验。试验表明,粗集神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率,训练时间也大大缩短。