遗传算法与神经网络在数据融合目标识别中的应用

"该资源是一篇来自西安电子科技大学的硕士学位论文，主题是‘遗传算法及神经网络在数据融合中的应用’。作者李灏荃在计算机应用技术专业下，由导师王宝树指导，完成于2001年。论文主要探讨了如何利用遗传算法和神经网络解决数据融合过程中的问题，特别是在目标识别领域的应用。" 本文重点讨论了神经网络（NN）作为人工智能的重要推理方法，尽管它在处理复杂问题时表现出强大的能力，但也存在训练速度慢、全局搜索能力不足以及网络结构设计缺乏系统方法等问题。为了克服这些挑战，作者深入研究了遗传算法（GA）、模糊逻辑规则（FLR）、生产规则和径向基神经网络（RBFN）。 首先，遗传算法作为一种优化工具，以其全局搜索能力而著称，可以有效地寻找神经网络的最优参数配置，从而提高训练效率和识别性能。论文提出了将遗传算法与神经网络相结合，以优化网络的训练过程，减少训练时间，并提高神经网络的泛化能力。 其次，模糊逻辑规则在处理不确定性信息方面有其独特优势。论文将模糊逻辑规则与神经网络结合，创建了一种混合模型，这有助于神经网络更好地处理模糊或不精确的数据，增强其在数据融合中的决策能力。 此外，自组织径向基神经网络也被引入到目标识别任务中。这种网络结构能够自适应地调整其权重和中心，以适应不同数据集的变化，提高了识别的准确性和鲁棒性。 通过这些方法的应用，论文在一定程度上解决了神经网络在目标识别中的问题，提升了识别率，并且加快了训练速度。关键词包括数据融合、神经网络、遗传算法、模糊集理论和径向基神经网络，表明论文涵盖了这些关键领域的理论和实践。 这篇论文的研究对于理解和改进神经网络在数据融合中的应用具有重要意义，特别是对于那些需要处理大量复杂数据和进行高精度识别任务的领域，如图像识别、语音识别和模式识别等，都可能从这种方法中受益。同时，遗传算法和模糊逻辑的结合也为空间数据融合、多源信息处理等领域提供了新的思路。