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文档简介

基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别的开题报告一、研究背景和意义随着现代传感器技术和信号处理技术的发展，传感器网络已日益成为各领域应用中不可或缺的监控和控制手段。然而，传感器网络在实际应用中面临着许多问题，其中之一是如何有效地利用多传感器信息进行目标识别和跟踪。传统的目标识别方法往往采用传感器单独处理数据，而忽略了来自不同传感器的信息融合，导致目标识别精度不高，无法满足实际应用需求。因此，本研究旨在探究基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别方法，该方法通过将传感器信息进行有效融合，提高目标识别精度，具有重要的理论和应用价值。二、研究内容和方案1.优化BP网络BP（BackPropagation）神经网络是一种经典的人工神经网络，具有良好的逼近能力和广泛的应用领域。然而，BP神经网络容易陷入局部最优解，造成识别精度低下，因此需要进行优化。本研究将采用改进的BP算法，如BP神经网络的加速算法（Quickpropalgorithm）等，优化BP神经网络，提高其识别效果。2.D-S证据理论D-S证据理论是一种常用于信息融合的方法，其基本思想是将不确定性信息表示为证据值，并计算证据值的组合规则和权重。本研究将采用D-S证据理论对多传感器信息进行融合，使得最终的识别结果具有更高可信度。3.多传感器目标识别模型本研究将基于优化BP网络和D-S证据理论，构建多传感器目标识别模型。该模型将在传感器节点中获取目标信息，对目标进行跟踪和识别，然后将识别结果进行融合，得到最终的目标识别结果。同时，本研究将考虑多目标识别、目标跟踪、目标分类等问题。三、预期成果1.建立基于优化BP网络与D-S证据理论的多传感器目标识别模型，并验证其有效性；2.实现多传感器节点的数据采集和信息融合；3.对比基于BP神经网络和D-S证据理论的目标识别方法，在目标识别精度、识别速度等方面的表现；4.完成学位论文撰写，并发表相关学术论文。四、研究难点和解决途径多传感器目标识别中面临的主要难点在于信息融合和目标跟踪，如何有效融合来自不同传感器的信息，提高目标跟踪精度。为解决这些问题，本研究将采用D-S证据理论进行信息融合，并结合优化BP神经网络的方法，提高目标跟踪精度，同时采用多目标跟踪算法，改进传统目标跟踪方法。五、进度安排2021年：1月-3月：完成文献综述和相关算法的学习；4月-7月：完成优化BP网络和D-S证据理论的基本算法研究；8月-10月：完成多传感器目标识别模型的建立和相关实验设计；11

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