版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、哈爾濱理工大學碩士學位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標跟蹤信息融合技術(shù)的研究姓名:鄒海英申請學位級別:碩士專業(yè):通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師:吳麗華20080301哈爾濱理工大學工學碩士學位論文ResearchonMultitargetTrackingInformationFusionBasedonNeuralNetworksAbstractDatafusionisarisingmultidisciplinarytechnologyItsapplic
2、ationtechnologydealswithawiderangeofdisciplinesandtechnologies,SOitisoneofthemostpotentialandvaluableresearchdirectionsintheworldtodayforitcanstrengthensystemviabilityreducetheinformationfuzziness,promotesystemreliabilit
3、yandSOonTargetTracking,whichisamajorpartofdatafusion,includessingletargettrackingandmulti—targettrackingInpractice,ittendstohavemanyindefiniteproblems,SOthatdataaresocomplexthatdataassociationandstateestimationbecomevery
4、difficultTherefore,it’SinevitabletointroduceNeuralNetworksandfuzzinesssystemintoMultitargetTrackingtechnologytomeetpeople’Sincreasingrequirementonbehaviorofdatafusionsystemsinceit’Shardtoworkjustdependingononlyonefusionm
5、ethodInthisdigsertation,multitargettrackinginformationfusionalgorithmbasedonNeuralNetworkshasbeenstudiedforthepurposeofpromotingsystemreliabilityandimprovingitsrobustnessFirstofall,thebasictheorems,topologyandalgorithmsi
6、ncommonuseofmultisensorinformationfusionhavebeenstudied,andtargettrackingtheoryanditsprocesshavebeendetailedintroducedFurthermore,Neuralnetworksbasedtrackingtheoryiscombinedwithfuzzinesstheoryinthispaper,andneuralnetwork
7、sapplicationsonmulti—targethavebeenresearcheddeeplySincethestudyrateofElmanneuralnetworkhasagreateffectuponconvergencespeedandstabilityanimprovedadaptivestudyalgorithmofElmannetworkisputforward,whichcanchangestudyrateacc
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標跟蹤數(shù)據(jù)融合研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機動多目標跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤技術(shù)研究
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤技術(shù)研究.pdf
- 基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標學習和融合的語音增強研究.pdf
- 基于多源信息融合的多目標跟蹤算法研究.pdf
- 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤方法研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的目標識別技術(shù)研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合技術(shù)與應(yīng)用.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運動目標跟蹤研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像目標跟蹤算法研究.pdf
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤.pdf
- 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雷達與AIS目標信息融合處理研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間目標軌跡跟蹤系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機動目標跟蹤的研究.pdf
- 基于網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù).pdf
- 基于數(shù)據(jù)融合的多目標跟蹤與屬性融合的研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多特征融合的粒子濾波目標檢測跟蹤算法研究.pdf
- 基于多特征融合的多目標跟蹤算法.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯微視覺多目標識別.pdf
評論
0/150
提交評論