高阶神经网络与D—S方法在数据融合中的应用

讨论了数据融合与高阶神经网络的串行结合。根据Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论的基本原理，利用多传感器多周期测量条件下命题不确定性度量的融合算法公式，进行命题的空间和时间融合，以达到空中目标的敌我识别。将融合后的最终结果输入到高阶ＢＰ神经网络中，通过目标向量样本的训练，输出相应的目标类型。仿真结果证明，这种方法是行之有效的。