海战场多传感器目标识别中神经网络的应用研究

由于海面目标所处的海战场环境的复杂性,以及海面目标探测获取的状态数据的不确定、缺失、模糊以及动态变化等,使得海面目标的综合识别非常困难。为了解决这些问题,需要对海战场多传感器目标综合识别中采用智能的神经网络进行应用研究。文中提出一种特征级采用LMBP神经网络算法,从多维度学习训练多传感器获取的数据,提取更多相关细节的目标特征属性信息,决策级采用证据理论的智能算法模型,即列文伯格误差反向传播结合证据理论算法的目标综合识别算法(Levenberg Marquardt Back Propagation-Dempster Shafer,简称LMBP-DS算法);然后通过Matlab仿真实验,比较不同的隐藏节点数对识别率的影响,找到LMBP-DS算法最佳的神经网络结构;通过对比实验得出:LMBP-DS算法比动量自适应学习BP-DS算法具有更快的收敛速度,同时具有更稳健高效的识别正确率,从而更适用于海战场多传感器目标综合识别。