一种人工神经网络方法在被动声纳目标识别中的应用研究

• 作者: 林良骥 荆东 黄凤岗
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 被动声纳 模糊神经网络 ART网
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 字数: 1988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.1999.01.011

摘要

水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题.本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点,提出了一种有监督的模糊ART神经网络(SFART)分类器,通过对声纳目标信号的分类试验表明:该网络分类器具有迭代次数少,识别率高的优点,是一种很有实际应用价值的分类器模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荆东	哈尔滨工程大学计算机与信息科学系	4	43	4.0	4.0
2	黄凤岗	哈尔滨工程大学计算机与信息科学系	49	667	12.0	24.0
3	林良骥	哈尔滨工程大学计算机与信息科学系	2	17	1.0	2.0