【摘 要】
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本文研究了将自组织神经网络用于空中目标识别的方法，并基于此提出一个识别飞机及其诱饵红外图象的方案，提出目标表面的分形特征和熵特征，针对各特征量纲不统一，信息表达方式差异
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本文研究了将自组织神经网络用于空中目标识别的方法，并基于此提出一个识别飞机及其诱饵红外图象的方案，提出目标表面的分形特征和熵特征，针对各特征量纲不统一，信息表达方式差异等特点，利用自组织神经网络来实现特征间的有效融合。实验表明，该方法具有较高的稳定性和准确性。
In this paper, a method of using self-organizing neural network for aerial target recognition is proposed. Based on this, a scheme of identifying the infrared image of the plane and its decoy is proposed, and the fractal and entropy characteristics of the target surface are proposed. Information expression differences and other characteristics, the use of self-organizing neural network to achieve effective fusion between features. Experiments show that the method has high stability and accuracy.
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