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基于反馈神经网络的目标跟踪研究

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基于反馈神经网络的目标跟踪研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
1 绪论第10-14页
  1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
  1.2 基于反馈神经网络的目标跟踪研究现状第11-12页
  1.3 本文主要工作第12-14页
2 几种常见的反馈神经网络第14-42页
  2.1 以Hopfield神经网络为基础发展而来的反馈神经网络第14-34页
    2.1.1 Hopfield神经网络第14-17页
    2.1.2 暂态混沌神经网络第17-22页
    2.1.3 噪声混沌神经网络第22-24页
    2.1.4 迟滞混沌神经网络第24-29页
    2.1.5 噪声调整混沌神经网络第29-34页
  2.2 Elman神经网络第34-40页
    2.2.1 Elman神经网络结构第35页
    2.2.2 Elman神经网络数学模型第35-36页
    2.2.3 Elman神经网络学习过程第36-39页
    2.2.4 Elman神经网络优点第39-40页
  2.3 本章小结第40-42页
3 噪声调整混沌神经网络在多目标跟踪数据关联问题中的应用第42-54页
  3.1 多目标跟踪数据关联问题第43-44页
  3.2 联合概率数据关联滤波第44-48页
    3.2.1 联合概率数据关联滤波算法第44-45页
    3.2.2 联合关联概率的计算第45-46页
    3.2.3 基于神经网络的联合关联概率第46-48页
  3.3 仿真分析第48-53页
  3.4 本章小结第53-54页
4 Elman神经网络校正交互多模型卡尔曼滤波的机动目标跟踪第54-68页
  4.1 机动目标跟踪概述第54-56页
  4.2 滤波与预测算法第56-58页
  4.3 Elman神经网络校正交互多模型(IMM)卡尔曼滤波第58-60页
  4.4 仿真分析第60-67页
  4.5 本章小结第67-68页
结论第68-69页
参考文献第69-72页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第72-73页
致谢第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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