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Comparison of Detection and Classification Algorithms Using Boolean and Fuzzy TechniquesComparación de algoritmos de detección y clasificación utilizando técnicas booleanas y difusas

Resumen

Los modernos sistemas militares de rango, seguimiento y clasificación son capaces de generar grandes cantidades de datos. Las técnicas computacionales convencionales de fuerza bruta, incluso con la ley de Moore para procesadores, presentan un desafío computacional prohibitivo, y a menudo, el sistema no logra fijarse en un objetivo de interés dentro del ciclo de trabajo disponible, o simplemente se descarta el flujo de datos porque el sistema se queda sin potencia de procesamiento o tiempo. En la búsqueda de una convergencia de alta fidelidad, los investigadores han experimentado con diversas técnicas de reducción, a menudo utilizando diagramas lógicos para inferir a partir de datos de señales relacionados. Los sistemas convencionales de lógica booleana y difusa generan un gran número de reglas, que a menudo son difíciles de manejar debido a limitaciones en los procesadores. Investigaciones publicadas han demostrado que se prefieren aproximaciones razonables del objetivo sobre cálculos incompletos. Este documento proporciona una figura de mérito para comparar varios métodos de análisis lógico y presenta resultados para

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Información del documento

  • Titulo:Comparison of Detection and Classification Algorithms Using Boolean and Fuzzy Techniques
  • Autor:Dixit, Rahul; Singh, Harpreet
  • Tipo:Artículo
  • Año:2012
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi Publishing Corporation
  • Materias:Modelos borrosos Axiomas de separación
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