智能信息融合與目標(biāo)識別方法
《智能信息融合與目標(biāo)識別方法》研究了信息融合目標(biāo)識別技術(shù)，首先分析了特征級融合目標(biāo)識別的基本理論，然后研究了多源圖像的預(yù)處理、結(jié)合閾值分割的分水嶺算法、結(jié)合聚類分割的分水嶺算法、目標(biāo)特征提取方法。對于特征融合方法，研究了基于協(xié)方差矩陣多特征信息融合、基于主成分分析的特征融合方法、基于改進免疫遺傳的特征融合方法、基于獨立分量的特征融合、對典型相關(guān)分析特征融合方法的改進。后介紹了基于優(yōu)化改進的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別、模糊支持向量機理論與編程、基于模糊支持向量機的識別系統(tǒng)。
·11.2萬字
