基于改进BP网络的地震动信号目标识别

• 作者: 朱继南 聂伟荣 赵玉霞
• 来源期刊: 南京理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络,模式识别,小波变换 地震动信号,小波包
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 页码范围: 20-23,41
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|Q811.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2000.01.006

摘要

应用人工神经网络进行目标识别是当前模式识别的重要方法之一.前向多层神经网络及其BP算法是发展较为成熟的一种.该文对BP算法加以改进,使得其性能有所提高,收敛速度加快.针对战场监视传感器系统中处于一级警戒的地震动传感器,对在良好土质地面实测的人员脚步、汽车、坦克的地震动信号进行分析,利用小波变换和小波包分解提取能量特征,采用两级级连网络进行目标识别,识别率在94.5%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂伟荣	南京理工大学机械学院	52	260	9.0	12.0
2	朱继南	南京理工大学机械学院	14	226	9.0	14.0
3	赵玉霞	南京理工大学机械学院	1	16	1.0	1.0