A novel self-organizing clustering network and its application in data fusion for target classification

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A novel self-organizing clustering network and its application in data fusion for target classification

更新时间：2025-09-01

- A novel self-organizing clustering network and its application in data fusion for target classification
- Issue 1, Pages: 66-68(2003)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京理工大学光电工程系
  2. 2:北京理工大学光电工程系
  3. 3:北京理工大学光电工程系,北京,100081
  4. 4,北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2003
- 稿件说明：
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A novel self-organizing clustering network and its application in data fusion for target classification[J]. 2003, (1): 66-68.
DOI：

A novel self-organizing clustering network and its application in data fusion for target classification[J]. 2003, (1): 66-68. DOI：

摘要

介绍了一种新的自组织聚类人工神经网络(DIGNET)模型和网络的非监督学习算法。针对数据融合和目标识别的特点

提出了基于DIGNET的决策层数据融合目标分类方法。利用仿真数据研究了DIGNET和自组织特征映射网络(SOFM)的聚类性能以及基于DIGNET的决策层数据融合结构

实验结果表明DIGNET较SOFM正确分类率高、抗噪能力好;基于DIGNET的决策层数据融合能够有效地实现融合识别。将该数据融合方法应用于前视红外(FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统

结果表明该方法是可行的。

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