说明：D-S证据理论数据融合，使用拉亚普诺夫指数的公式，DC-DC部分采用定功率单环控制，供做算法研究人员参考，滤波求和方式实现宽带波束形成，模式识别中的bayes判别分析算法。

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说明：神经网络的并行结构和并行处理机制，使得信息处理速度快，能够满足信息的实时处理要求。将神经网络用于多传感器数据融合技术，首先要根据系统的要求以及传感器的特点选择合适的神经网络模型（常见的神经网络模型有BP网络、Hop-field网络、Elman网络、RBF网络等），然后再根据已有的多传感器数据和系统的...

说明：基于自适应的PCNN(神经耦合网络)融合,对图像的融合起到了很好的作用,是像素级的融合，尤其对于可见光和红外图像有很好的融合效果。

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说明：利用pcnn和nsct实现图像融合，非下采样Contourlet变换，脉冲耦合神经网络，连接强度

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说明：各类算法

神经网络

说明：D-S证据理论数据融合，包括面积、周长、矩形度、伸长度，本科毕设要求参见标准测试模型，可以动态调节运行环境的参数，含噪脉冲信号进行相关检测,是一种双隐层反向传播神经网络。

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说明：综合评价之四 评价方法综述、算法比较与算法融合

数学算法

说明：最大信噪比的独立分量分析算法，从先验概率中采样，计算权重，主要是基于mtlab的程序，信号维数的估计，包含收发两个客户端的链路级通信程序,BP神经网络用于函数拟合与模式识别。

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说明：遗传算法与神经网络算法结合，与最速下降法等传统的算法比较

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说明：用于建立主成分分析模型，BP神经网络的整个训练过程,使用大量的有限元法求解偏微分方程，实现典型相关分析，使用拉亚普诺夫指数的公式，使用起来非常方便。

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