NN-FR自适应鲁棒融合及其在数据融合中的应用

神经网络—模糊推理融合研究是智能信息处理和控制领域的新课题。本课题以多目标多传感器跟踪系统的数据融合为主要背景，提出了神经网—模糊自适应鲁棒融合新概念。研究了融合的通用模型：神经网—模糊Inter(3)融合控制模型。应用神经—模糊推理融合技术，提出了数据关联的神经网—模糊融合的新方法，并应用于多目标跟踪系统，解决了复杂干扰环境下多传感器数据融合问题，从而促进了智能化数据融合的工程实现。本课题的理论意义在于新的神经—模糊融合模型和算法的研究以及基于神经网—模糊融合结构的数据融合新方法。本课题的研究为实现高性能智能化信息处理和控制系统提供了新的理论和方法。