基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别

• 作者: 康南生 杨波 王辉
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多级小渡神经网络 毒品爆炸物 能量色散 光谱识别
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 166-168,152
• 分类号: TP3
• 字数: 1910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2010.06.040

摘要

利用小渡神经网络自适应学习分类的优点,提出将多个小波神经网络并联使用,改进小波网络结构,在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基,用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类.实验表明,用多级小波神经网络可以实现对不同种类毒品爆炸物的识别和鉴定,为X光能量色散技术用于毒品爆炸物的检测和识别提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	中国科学院合肥智能机械研究所	215	3061	28.0	49.0
5	杨波	中国科学院合肥智能机械研究所	120	1993	20.0	41.0
9	康南生	中国科学院合肥智能机械研究所	7	35	3.0	5.0