人工神经网络

人工神经网络

人工神经网络是一种受生物神经系统启发而建立的数学模型，通过大量人工神经元相互连接构成网络，具有学习和自适应能力。在多传感器数据融合中，人工神经网络被列为特征层融合的典型技术。

在特征层融合中，人工神经网络能够从多个传感器的原始信息中提取典型特征，综合为一组特征向量进行融合处理。其优势在于能够处理非线性关系、具有自学习和自适应能力，适用于复杂环境下的模式识别和分类任务。

人工神经网络与模糊聚类同属特征层融合的典型模式识别技术，与原始层的卡尔曼滤波和决策层的Bayes推理、Dempster-Shafer证据理论、加权决策法等技术共同构成了多传感器数据融合的算法体系。