动态神经元模型在水下目标识别中的应用

• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 动态神经元模型 BP学习算法 水声目标识别
• 年，卷（期）: 1998,（2）
• 页码范围: 199-205
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

该文提出了两种改进型动态神经元模型?CIIRDNU(Constricted Infinite Impulse Response Dy-namic Neural Unit)和FIRDNU(Finite Impulse Response Dynamic Neural Unit).给出了基于改进型动态神经元模型的神经网络结构,并推导了其BP学习算法公式.将FIRDNU模型应用于水声目标识别中,实验结果表明在此基础上建立的单层前馈网络学习训练速度很快,推广性能良好.其平均正确识别率明显高于静态BP神经网络.