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红外点目标多光谱数据融合识别方法研究

第一章 引言第1-10页
第二章 红外点目标唯一性特征提取技术研究第10-16页
 2.1 红外辐射传输特性第10-12页
 2.2 探测器目标模型到真目标模型的转化第12-15页
 2.3 周期探测器模型的优化第15-16页
第三章 BP网络并行子网识别技术研究第16-26页
 3.1 人工神经网络的基本理论第16-21页
  3.1.1 人工神经网络的发展概述第16页
  3.1.2 人工神经网络的基本特性第16页
  3.1.3 人工神经网络结构及模型第16-18页
  3.1.4 BP网络及其算法第18-21页
 3.2 并行子网预识别技术研究第21-26页
  3.2.1 BP人工神经网络用于模式识别第21页
  3.2.2 并行子网第21页
  3.2.3 子网训练第21-23页
  3.2.4 预分类的加速技术第23-25页
  3.2.5 BP并行子网数据输出的规整第25-26页
第四章 多周期不确定推理技术研究第26-35页
 4.1 不确定推理的基本理论第26-33页
  4.1.1 不确定推理的定义第26页
  4.1.2 不确定推理中的基本问题第26-27页
  4.1.3 主观bayes方法第27-29页
  4.1.4 证据理论第29-31页
  4.1.5 基于证据理论的决策第31-32页
  4.1.6 主观Bayes方法和证据理论的比较第32-33页
 4.2 多周期不确定性推理技术研究第33-35页
  4.2.1 证据理论的多周期融合识别方法第33-34页
  4.2.2 证据理论输出决策逻辑第34-35页
第五章 融合识别方法第35-41页
 5.1 红外点目标融合识别方法与软件模拟第35-37页
  5.1.1 融合识别框图第35-37页
 5.2 点目标融合识别方法在红外导引中的应用第37-41页
第六章 结论第41-42页
附录 BP网络C++类源码程序第42-55页
参考文献第55-57页
作者简介第57-58页
致谢第58页

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