基于卷积神经网络的智能目标识别算法优化

本文主要探讨了"基于卷积神经网络的智能识别方法"这一主题，针对传统的目标识别方法在实际应用中所面临的复杂计算和低鲁棒性问题，提出了创新的解决方案。该研究关注于卷积神经网络（CNN）在智能识别领域的应用，特别是如何利用其强大的特征提取能力来解决多源异类探测信息的处理问题。 首先，文章介绍了目标识别作为数据融合中的基础问题，它涉及对来自不同传感器的数据源进行综合处理，以提高身份估计和分类的准确性和有效性。传统的识别方法如卡尔曼滤波、最大似然估计等在面对大量多样化的传感器数据时，计算复杂且容易受到模型失配的影响。 为了克服这些局限，研究者提出了一种基于卷积神经网络的智能识别技术。这种方法的核心是通过构建目标识别决策矩阵，该矩阵包含了传感器运动信息和辐射源特征与待识别目标的匹配度。这个决策矩阵被设计成一个固定的输入结构，可以直接输入到卷积神经网络中进行深度学习，以自动提取特征并进行身份判别。 卷积神经网络的优势在于其能够从原始数据中直接学习特征，无需人工进行繁琐的特征工程，从而避免了因模型选择不当导致的识别性能下降。这种方法尤其适合处理高维和非结构化的传感器数据，具有较强的适应性和泛化能力。 仿真试验结果显示，在传感器量测误差允许的范围内，该基于CNN的智能识别方法对于处理多源异类探测信息表现出显著的优势，能够有效地实现目标识别，提高了系统的鲁棒性和整体性能。因此，这项工作不仅提升了目标识别的效率，也为深度学习在智能交通和目标识别领域的实际应用提供了一个新的视角和解决方案。关键词包括：目标识别、深度学习、卷积神经网络和特征提取，这些关键词揭示了论文的主要研究内容和焦点。