基于改进型神经网络的水声目标声音分类研究

• 作者: 王尧
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 水声识别 模式匹配 人工鱼群算法 AFSA-神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 字数: 1915字
• 语种: 中文

摘要

主要研究了采用模式匹配的方法对水声目标进行分类的技术,在模式匹配的过程中,引入了人工鱼群算法对传统神经网络进行改进.通过Matlab仿真试验表明:采用AFSA-神经网络可以大大提高对不同声源信号的分类正确率,并大幅降低检测的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王尧	昆明船舶设备研究试验中心机电生产部	2	0	0.0	0.0