自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

• 作者: 全勇 寇英信 王琳
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织特征映射网络 类特征 识别 权向量 聚类
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|O235
• 字数: 3323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2009.01.028

摘要

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琳	空军工程大学工程学院	19	138	6.0	11.0
2	寇英信	空军工程大学工程学院	64	319	10.0	13.0
3	全勇	西安电子科技大学电子工程学院	4	23	3.0	4.0