基于径向基神经网络的水下振动物体辐射噪声级别分类研究

• 作者: 何琳 汤智胤
• 来源期刊: 海军工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射噪声 分级报警 RBF神经网络 高斯核函数
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: TB53
• 字数: 2341字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3486.2005.04.022

摘要

运用径向基神经网络,利用水下振动物体内表面加速度信号对其辐射噪声级别进行分类,达到判断其声隐身性的目的.该方法的运算量较传统方法大大降低,极大地提高了计算速度.实例表明,该方法能较准确地对水下振动物体辐射声场声压级别进行分类,进而对其推广应用于潜艇提供了较好的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何琳	海军工程大学振动与噪声研究所	212	1597	19.0	30.0
2	汤智胤	海军工程大学振动与噪声研究所	24	101	6.0	9.0