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Multi-sensor Data Fusion Methods Based On The NFE Model

机译:基于NFE模型的多传感器数据融合方法

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摘要

An adaptively learning fusion processor, capable of fusion of a mix of information at the data, feature and decision levels, acquired from multiple sources is presented, NFE Model represents BP Neural Network, Fuzzy Reasoning and Expert System, and this model can be used in position level, knowledge level, detection level and attribute level. This model can be employed in the complex interference environment. The results show the benefits of the fusion process and demonstrate the utility of this model.
机译:提出了一种自适应学习融合处理器,能够融合从多个来源获取的数据,特征和决策级别的信息混合,NFE模型代表BP神经网络,模糊推理和专家系统,该模型可用于位置级别,知识级别,检测级别和属性级别。该模型可以在复杂的干扰环境中使用。结果表明融合过程的好处,并证明了该模型的实用性。

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