期刊文献+

基于Mel倒谱和BP神经网络的船舶目标分类研究 被引量:2

Study on ship target classification based on Mel-cepstrum and BP neural networks
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 Mel倒谱系数分析依据人耳听觉特性,可以提取有利于船舶目标分类的特征。前向神经网络的反向传播算法对类别数目小但分类困难的模式识别问题有良好的分类效果。针对Mel倒谱系数分析提取的船舶目标分类识别特征,采用前向神经网络的反向传播算法,可以有效对船舶目标进行分类。 Mel-cepstrum analysis based on characteristics of human hearing is able to extract feature for ship target classification.Back-propagation algorithms of forward neural network is suitable for pattern recognition problem when the number of classes is small but classification is difficult.Aimed at ship targets features are extracted by Mel-cepstrum analysis,using back-propagation algorithms of forward neural network,ship targets are classificated.
出处 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第6期55-57,67,共4页 Transducer and Microsystem Technologies
基金 国防预研基金资助项目(4010501050102)
关键词 Mel倒谱 BP神经网络 船舶辐射噪声 目标分类 Mel-cepstrum BP neural networks ship radiated noise target classification
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献6

共引文献51

同被引文献9

引证文献2

二级引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部