多传感器数据融合

/79/79多传感器数据融合技术及应用#/79图733结论层和输出层节点的连接关系示意图a.对输出隶属函数中心:k的调整:4 4jk jk4

jk(738)4

jke4jk(739)式中为学习率，下同因此4

jke4jkeok5 4)k jkkFOut_(.j化1)評14(jk4

jk(tk5。5)4

jk(7310)4

jk4 4jk®)kFout44

jk°jj(k1)F0ut1(t； O5)b.对输出隶属函数中心4

jk44jkOjkFOut4 4jk°j(7311)j(k1)F严14 5jk°k4 5jk°kj(k1)Fk0Ut14k的调整:4

jk4

jk(7.3.12)(7313)jk4

jk(7314)4

jk因此4

jke~4~

jk5Ok~~4jk(t：O5)5Ok~~4jk(7315)44jkjk=k評 )44jk。j(k1)FOut1_(j(k1)F0ut14(jk4o4(j(k1)F严1k評(j(k1)*ut1:kO4)(j(k1)FOut1444、4jkjk。)。442jk®)(7316)kFOut44/

jQj(“5 5、 j(k1)F°ut1(tkq) —kF严jk。：）（j(k併严1kFT( 4<o4)2j(k1)F严14 44、4jkjk°j)Oj（7.3.17）（2）对第三四层间连接权值叫的调整规则层、结论层和输出层节点连接关系示意图如图7.3Wj图7.3Wj规则层节点 结论层节点输出层节点图7.3.4规则层、结论层和输出层节点连接关系示意Wje~4OjWj Wj WjWij4OjWjWje3-Oi°j4,Oj(7318)(7319)4,Oj(7320)e~4Oje-5Ok5Ok~4Oj(t5O5)5Ok~4Oj(7321)kFkUtkFkout5Ok4Oj4Oj4 4 .jkjk°j——)4 4jkOjj(k1)FkUt1j(k1)Fk°ut1kfT4

jk因此4

jk4 4、jkOj)(k1)Fk°ut1TF^(k1)FkOUt14444jkjkOj)jk(j(k1)FkUt14 4\2jkOj)(7322)35O(tkok)kF严4k(j(k1)F°ut14 4、jkOj)4 4 4、( jkjkOj)j(k1)F°ut14jk其中k是跟j连接的k,kF門/ 44、2( jkOj)j(k1)Fk°ut1，o41，Oj4 1(7323)(3)对输入隶属函数中心及宽度的调整网络各层节点连接关系示意图如图735。图735网络各层节点连接关系示意图a.对输入隶属函数中心j的调整:222ijij ij(7324)3Ok2ij22ij2Oj2

ij0222ijij ij(7324)3Ok2ij22ij2Oj2

ij02 eij 2ije2ijij(7325)(7326)2o2(o1 j2)(i2)23 2,Ok Oj，其他(7.3.27)上式中o；o2表明o2是第二层第k个节点所有输入中值最小者，以下同tF°ute tFk3Ok m(t1)FkOUt14e Om4 3Om Ok,t1,2丄,N.(7.3.28)4 4Om OmsmWkm4,Om1o3 sm。304,Om1(7.3.29)outnFnoutnFne~4Om5\o"CurrentDocument"e On5 4on om(t55\On)44(mnmm(n1)Fn°ut14 4)(mn°m丿(outnFn(m(n1)FnOutn1,2,L,N上式中n为变量，m的取值和n有关。因此j1 i2)R2ij（i2）2tF°utk1m(t1)FOut1outn&4 4(mnmnHm(n1)F；°ut1上式中n为变量，m的取值和b.对输入隶属函数中心2ij2ij2ij4 4 4、 4mnmnOm丿mnout.m(n1)Fn 14 4\2mn°m丿(7330)44 4 44 4mn-mi) ( mnmr°n)mnm(n1)F°ut1 3 2，OkOjoutnF.( mnom)2m(n1)F°ut1n有关。nj的调整:2ij,其他(7331)1,2丄,N(7332)30k2

ij32k2Oj22

ije2

ij2Oi2ije3Oke2ij3Ok2ij2。2（0；（i2）3(7333)(7334)i2)2,0；2Oj,其他(7.3.35)因此ij瑜 j)2R[wmf 旳k1m(t1)Fn1（i2）3out outnFn nFn44( 44)( 444)4mnmn mnm mnmnmmnm(n1)Ff0ut1 m(n1)F0ut1outnFn( mom)2out“m(n1)Fn1,o30，其他(7336)上式中n为变量，m的取值和n有关。n1,2,L,N7.3.2融合子网融合子网实现多个传感器信息的融合，得到融合后的目标类型置信度（0-1的实数），可把置信度值最大的类型作为判决结果。网络结构见图7.3.6,各层节点输入输出关系如下：输入层：该层节点数为传感器个数和目标识别框架中目标类型数的乘积，连接权值都为1,输出等于输入，即11Skj ukjf(Sj) Skj (7.3.37)图736融合子网结构图融合层：该层节点数为目标识别框架中目标类型数，每个节点表示一个目标类型，每个节点和前面每个神经网络表示该类型的输出相连接，连接权值为1。该节点的传递函数为：