吉林大学学报（信息科学版）
吉林大學學報（信息科學版）
길림대학학보（신식과학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(INFORMATION SCIENCE EDITION)
2012年
1期
78-82
,共5页
模糊神经网络%证据理论%数据融合%敌我识别
模糊神經網絡%證據理論%數據融閤%敵我識彆
모호신경망락%증거이론%수거융합%활아식별
为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN:Fuzzy Neural Networks)和证据理论的新敌我识别方法.该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF:Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM:Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别.仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有很强的容错性和一定的抗干扰能力,更适合战场需要.
為滿足複雜環境下目標敵我屬性識彆能力,提齣瞭一種基于模糊神經網絡(FNN:Fuzzy Neural Networks)和證據理論的新敵我識彆方法.該方法利用模糊神經網絡和證據理論信息的處理能力,將敵我識彆器(IFF:Identification Friend-or-Foe)、電子支援措施(ESM:Electronic Warfare Support Measure)、雷達及紅外穫取的信息融閤,進行敵我識彆.倣真結果錶明,該方法的識彆能力明顯優于單一模糊神經網絡分類器,識彆率達0.994,同時具有很彊的容錯性和一定的抗榦擾能力,更適閤戰場需要.
위만족복잡배경하목표활아속성식별능력,제출료일충기우모호신경망락(FNN:Fuzzy Neural Networks)화증거이론적신활아식별방법.해방법이용모호신경망락화증거이론신식적처리능력,장활아식별기(IFF:Identification Friend-or-Foe)、전자지원조시(ESM:Electronic Warfare Support Measure)、뢰체급홍외획취적신식융합,진행활아식별.방진결과표명,해방법적식별능력명현우우단일모호신경망락분류기,식별솔체0.994,동시구유흔강적용착성화일정적항간우능력,경괄합전장수요.
