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摘要:
水下目标信号的特征提取和分类是当今水声信号处理领域中存在的难题.随着人工神经网络技术的发展,众多的研究人员已致力于将人工神经网络应用于水下目标分类的研究中.本文给出了FKCN(fuzzy Kohonen clustering network)算法,并将FKCN应用于水下目标的分类问题中.实录海上无源声纳目标信号的分类实验验证了该算法的可行性.实验结果表明:在大量的训练样本和测试样本下,FKCN提高了判别的灵活性,增加了判别的可信度,使系统的整体识别率提高约2个百分点,较KCN具有更好的分类效果.
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文献信息
篇名 一种水下目标分类的新方法
来源期刊 西北工业大学学报 学科 工学
关键词 特征提取 Kohonen网络 水下目标分类
年,卷(期) 2000,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 392-395
页数 4页 分类号 TP391
字数 2478字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2758.2000.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李宏 西北工业大学航海工程学院 119 1312 19.0 30.0
2 赵俊渭 西北工业大学航海工程学院 185 1366 17.0 25.0
3 李钢虎 西北工业大学航海工程学院 29 174 8.0 11.0
4 景志宏 西北工业大学航海工程学院 4 25 3.0 4.0
5 荆东 4 43 4.0 4.0
6 夏军利 10 49 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
特征提取
Kohonen网络
水下目标分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北工业大学学报
双月刊
1000-2758
61-1070/T
大16开
西安市友谊西路127号(西工大校园158号信箱)
52-182
1957
chi
出版文献量(篇)
3990
总下载数(次)
4
总被引数(次)
27349
论文1v1指导