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基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别被引量：1: 2007年; 空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器，将遗传算法和BP算法相结合，提出了一种新的自适应遗传BP算法，利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明，基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法，具有很好的目标识别效果。; 马峰李富荣张安; 关键词：神经网络数据融合目标识别

神经网络在地-地导弹惯导系统初始对准中的应用: 2008年; 以地-地导弹的惯导系统为研究对象,分析了传统方法在惯导系统初始对准方面的缺陷。针对惯导系统的非线性及实时性等方面的要求,考虑到神经网络所具有的函数逼近性能,扩展Kalman滤波(EKF)所具有的最优估计性能的特点,提出了基于扩展Kalman滤波的神经网络应用技术。应用扩展Kalman滤波对多层神经网络的非线性离散时间系统进行算法训练,在获得的所有观测数据中找到状态(权值)的最小方差估计。在假定的地理坐标系下,对地-地导弹的惯导系统地面自对准的非线性状态方程,应用Matlab对基于EKF的神经网络方法和传统的Kalman滤波方法进行了仿真,对仿真的结果进行了对比分析。; 马峰李富荣张安; 关键词：地地导弹惯导系统神经网络非线性

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马峰