一种基于舰船磁场的神经网络识别模型

• 作者: 何光进 程锦房 许杰
• 来源期刊: 船电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 数据融合 相关性
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 51-54
• 分类号: TB126
• 字数: 2077字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-4862.2011.09.015

摘要

为获得更为精确的识别结果,需要对舰船三轴磁场之间的相关性研究并进行融合。本文提出了一种将神经网络数据融合技术应用于舰船目标识别的模型,分析了舰船三个方向磁场的通过特性以及它们之间的相关性,并利用神经网络数据融合技术实现对舰船目标航速、横距和船型的模式识别。经过实测数据验证,该识别模型对舰船目标具有较高的检测概率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程锦房		72	154	6.0	8.0
2	许杰		12	27	3.0	4.0
3	何光进		17	67	5.0	7.0