引用本文:章新华,林良骥,王骥程.目标识别中信息融合的准则和方法.软件学报,1997,8(4):303-307
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目标识别中信息融合的准则和方法
章新华1,2, 林良骥1,2, 王骥程1,2
1.浙江大学工业控制技术研究所,杭州,310027;2.大连测控技术研究所,大连,116013
摘要:
本文用信息论的观点,给出了在设计单个分类器时使系统性能得以提高的条件,基于群组决策理论和模糊积分方法提出了一种多证据条件下进行信息融合的方法.该方法被用于被动声纳目标分类,数值模拟表明了该方法的有效性.
关键词:  信息融合  证据组合  分类  目标识别  声纳
DOI:
分类号:
基金项目:本文研究得到船舶工业科技基金资助.
CRITERIONS AND APPROACHES OF INFORMATION FUSION IN TARGET RECOGNITION
ZHANG Xinhua,LIN Liangji,WANG Jicheng
Abstract:
The conditions for designing an individual classifier, which could increase the performance of combined classification system, are obtained in the opinion of information theory in this paper. The information fusion of combined system in conditions of multiple evidences is implemented by using fuzzy integral. This approach is applied in sonar target classification. Simulation results show that it is efficient.
Key words:  Information fusion  evidence combination  classification  target recognition  sonar

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