基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源信息融合.pdf

1、多源信息融合也稱多傳感器信息融合，是把多個(gè)渠道、多個(gè)方位采集的局部環(huán)境的不完整信息加以綜合，消除多源信息間可能存在的冗余和矛盾的信息，加以互補(bǔ)，降低其不確定性，以形成對(duì)系統(tǒng)環(huán)境的相對(duì)完整一致性描述的過程，從而提高智能系統(tǒng)的決策、規(guī)劃、反映的快速性和正確性，降低決策風(fēng)險(xiǎn)。
　　本文首先利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多傳感器信息融合，與傳統(tǒng)的以概率理論為基礎(chǔ)的融合方法相比，無需任何先驗(yàn)信息;克服了證據(jù)理論融合方法中的證據(jù)難以獲得、計(jì)算量大的缺陷

2、。不僅拓寬了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息的能力，使其既能處理精確信息，也能處理不精確信息或模糊信息，它將模糊推理機(jī)制蘊(yùn)涵于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之中;而且，訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無需額外信息，就可融合多傳感器信息，解決了模糊理論融合多傳感器信息中的模糊規(guī)則的提取和隸屬函數(shù)的確定等，提高了融合系統(tǒng)的融合能力以及融合的準(zhǔn)確性。
　　其次在T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，基于標(biāo)準(zhǔn)T-S模糊融合算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度進(jìn)行算法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3、了改進(jìn)的算法在融合過程中的合理性、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。并且通過Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法來選取適當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)個(gè)數(shù)，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了聚類算法在T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法中運(yùn)用的合理性和有效性。
　　然后以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波的識(shí)別進(jìn)行研究和實(shí)驗(yàn)，引入兩種比較實(shí)用的濾波算法對(duì)雷達(dá)目標(biāo)回波的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明，濾波的優(yōu)化效果十分顯著。
　　最后，采用主成份分析算法對(duì)用實(shí)地采錄的雷達(dá)目標(biāo)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取