【摘 要】
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为克服传统的目标识别方法的不足，提高目标识别的实时性和准确性，提出将粗BP神经网络与D—S证据理论相结合的识别模型。在多传感器数据融合中利用粗集理论对大量的传感器数据进
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为克服传统的目标识别方法的不足，提高目标识别的实时性和准确性，提出将粗BP神经网络与D—S证据理论相结合的识别模型。在多传感器数据融合中利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理，对输入信息进行约简，剔除冗余信息，简化了生成规则和BP神经网络模型结构，提高了网络训练速度和运行速度。以BP神经网络输出作为证据，后端对不同传感器的证据用D—S证据理论进行融合，得到待识别目标的识别概率。实验表明该模型减少了识别的主观因素，简化了BP神经网络结构，提高了运算速度和识别效果。该混合模型有比较好的应用前景。
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