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摘要:
遗传算法和神经网络都是解决非线性不确定问题的有力工具,在图像处理方面各有优缺点,BP神经网络的局限是收敛速度慢且易限入局部最小而遗传算法的优势则是具有较强的全局搜索能力,却易陷入过早收敛.针对遗传算法和神经网络的优缺点,取长补短,介绍了利用遗传算法对BP神经网络进行权值优化的红外小目标图像处理识别技术.计算机仿真实验结果表明了该方法的收敛速度明显优越于其他传统方法,具有较强的实用性和鲁棒性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 遗传神经网络在红外目标识别中的应用
来源期刊 红外技术 学科 工学
关键词 权值优化 遗传算法 BP神经网络 目标识别 图像处理
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 图像处理与仿真
研究方向 页码范围 192-194
页数 3页 分类号 TN911.73
字数 2062字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.04.002
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 陈志斌 10 42 5.0 6.0
2 卓家靖 3 14 2.0 3.0
3 侯章亚 3 16 2.0 3.0
4 王呈阳 2 16 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (2)
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参考文献  (2)
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  • 二级引证文献(5)
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研究主题发展历程
节点文献
权值优化
遗传算法
BP神经网络
目标识别
图像处理
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
红外技术
月刊
1001-8891
53-1053/TN
大16开
昆明市教场东路31号《红外技术》编辑部
64-26
1979
chi
出版文献量(篇)
3361
总下载数(次)
13
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