人工神经网络在战场侦察技术中的应用

• 作者: 张中民 李科杰 李芳
• 来源期刊: 北京理工大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 样本数据 分类器 训练
• 年，卷（期）: 2000,（2）
• 页码范围: 201-204
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 1051字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-0579.2000.02.016

摘要

研究人工神经网络用于战场目标分类的能力和结果.根据战场目标的声与震动特性,采用相应的测试系统和分析系统,对战场典型目标装甲车、吉普车进行实地测试,并对实验数据进行预处理(快速傅立叶变换),利用基于人工神经网络原理的目标分类器,采用改进的BP算法对分类器进行训练,克服了传统网络的振荡和平台问题.基于人工神经网络的分类器对战场目标的声与地震动信号有很高的正确识别率.实验证明人工神经网络目标分类器适合于战场目标分类识别,改进的BP算法加快了神经网络的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李科杰	北京理工大学机电工程系	109	1207	18.0	30.0
2	李芳	北京理工大学机电工程系	20	101	6.0	9.0
3	张中民	北京理工大学机电工程系	3	27	2.0	3.0