随机模糊神经网络在目标状态信息融合中的应用

随机模糊神经网络在目标状态信息融合中的应用

提出一种新的基于随机模糊神经网络的多传感器状态信息融合方法,研究和比较了基于单值模糊神经网络和基于随机模糊神经网络的雷达与红外传感器状态信息融合.仿真结果表明,当输入被噪声污染时,基于随机模糊神经网络的方法离线学习次数更少,能更有效地防止噪声的干扰,并且融合误差更小.

作 者： 龙翔 敬忠良 金德琨 王安   作者单位： 龙翔,金德琨,王安(西北工业大学,自动控制系,陕西,西安,710072)

敬忠良(上海交通大学,图像与信息处理研究所,上海,200030) 

刊 名： 控制与决策  ISTIC EI PKU 英文刊名： CONTROL AND DECISION  年，卷(期)： 2002 17(4)  分类号： V243.2  关键词： 随机动态系统   随机模糊神经网络   状态信息融合  

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