基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

• 作者: 孙进才 张明敏 袁骏
• 来源期刊: 海军工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 线谱 特征提取 主成分分析(PCA) BP神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72|TP391.4
• 字数: 2835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3486.2005.01.024

摘要

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙进才		136	1277	20.0	26.0
2	张明敏	海军工程大学电子工程学院	102	476	12.0	16.0
3	袁骏	海军工程大学电子工程学院	28	76	5.0	8.0