作者：牛丽红,倪国强,苏秉华 单位：中国光学学会;中国科学院西安光学精密机械研究所 出版：《光子学报》2003年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGZXB2003020280 DOC编号：DOCGZXB2003020289 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对多传感器数据融合和目标识别的特点 ，提出了改进的对向传播网络 (MCPN) ，并与Dempster Shafer(D S)证据推理相结合 ，实现了决策层数据融合目标识别 .文中利用仿真数据对所提出的网络训练算法和融合结构进行了实验研究 .结果表明 ：改进后的对向传播网络识别性能优于传统的对向传播网络 (CPN) ，融合后的目标识别率较单传感器明显提高 .最后 ，将该方法应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统对算法和融合结构进行验证 ，结果表明文中提出的方法是可行的 。

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