基于子波变换和神经网络的舰船目标识别

• 作者: 施建礼 朱平云 蔡新举
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 子波变换 特征提取 神经网络 分类识别
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 防御电子技术
• 页码范围: 893-895
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 2988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2004.07.012

摘要

特征提取方法和分类器的选择是舰船目标识别的关键.介绍了一种目标分类和识别的方法.首先利用子波变换和多分辨分解算法对实际采集到的各类舰船目标辐射噪声进行特征提取,获得目标的线谱和调制谱特征,然后利用模糊自组织聚类网络(FKCN)分类器对各类目标进行分类识别.最后利用实测数据进行仿真分析,并与其它特征提取和分类识别方法比较,验证了所用方法的可行性,且获得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡新举		18	70	5.0	7.0
2	施建礼		8	31	4.0	5.0
3	朱平云		14	49	5.0	6.0