一种基于多层SOFM网络的星图识别方法

• 作者: 何爱香 安凯 朱云华
• 来源期刊: 上海航天
• 学科: 工学
• 关键词: 星图识别 自组织特征映射网络 三角形算法 输入样本 层次结构
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41|V448.22
• 字数: 5094字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1630.2007.02.006

摘要

提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的星图识别算法.用基于支持向量机(SVM)的动态阈值选取算法选取导航星构建导航星库,将一多层多个并联SOFM子网的识别系统用于星图识别.给出了方法的流程.仿真结果表明,SOFM网络可提取星图中的复杂特征识别导航星.与传统三角形算法相比,该识别算法的识别准确率、鲁棒性和实时性更优,有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何爱香	山东工商学院信电学院	15	67	5.0	7.0
2	朱云华		4	30	3.0	4.0
3	安凯		31	89	6.0	7.0