Rough集-神经网络系统在信息融合目标识别中的应用

摘要：

研究了Rough集和神经网络方法在信息融合目标识别中的应用.提出将神经网络学习机制引入到Rough集系统,同时通过Rough集的条件和决策属性构造神经网络结构,并针对三种不同谱段下的三种不同目标图像进行了实验,试验表明,Rough集-神经网络相结合的识别算法的识别率要明显高于单独使用一种融合算法的识别率,训练时间也大大缩短.

关键词： Rough集 神经网络 信息融合 目标识别 学习机制

作者: 曹治国 邹飞勇 吴一飞 张天序

作者单位: 华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,湖北,武汉,430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年第六届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 114-116

在线出版日期: 2004-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）