神经网络在精确打击目标识别中的应用研究

• 作者: 李丽荣 王从庆
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 目标识别 BP算法 不变矩
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真技术
• 页码范围: 185-191
• 页数: 7页
• 分类号: TP183|TP391.9
• 字数: 2812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2013.03.034

摘要

目标识别正确与否直接影响到防空火力的部署、分配及有效打击.利用BP神经网络识别精确打击目标并进行了仿真实验.建立了样本库,提取图像的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.仿真结果表明,不变矩理论很好地解决了3维物体的2维图像在旋转、平移、缩放时能否成功提取图像特征的问题,而采用LM优化算法的BP神经网络训练速度快,识别准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王从庆	南京航空航天大学自动化学院	92	556	10.0	20.0
2	李丽荣	南京航空航天大学自动化学院	17	146	7.0	12.0