LVQ聚类算法在爆炸物THz光谱识别中的应用

• 作者: 张存林 葛庆平 赵晶晶
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: THz技术 神经网络 学习矢量化网络(LVQ)聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 239-241,244
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.18.072

摘要

运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点.由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲线利用LVQ神经网络聚类算法,设计并用VC++6.0实现了THz光谱自动分类识别系统.分别对RDX、DNT、TNT、HMX四种爆炸物进行识别对比实验,运用原始数据训练出的分类器,识别率为96%,运用变换过后的特征数据训练出的LVQ分类器,识别率可以达到100%.实验证明,所设计的基于LVQ的神经网络分类器具有强大相似特征聚类功能和较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张存林	首都师范大学物理系	111	1730	24.0	35.0
2	葛庆平	首都师范大学信息工程学院	34	343	10.0	16.0
3	赵晶晶	首都师范大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0