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基于复合基神经网络的声目标分类识别 被引量:1

Acoustic Target Classification Based on Combined Basis Neural Network
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摘要 根据径向基函数(RBF)神经网络和前馈(BP)神经网络的特点,将BRF网络和BP网络结合起来构成复合基网络,并使用此网络进行声信号的分类识别。试验表明,该网络具有较好的综合分类识别性能,其分类能力优于RBF网络和BP网络。 According to the characteristics of radial basis function(RBF) and BP neural network, combination of RBF and BP network is used to form combined basis neural network that is applied in acoustic target classification. Experiment shows that the classification performance is excellent and classification (ability) of this network is prior to RBF and BP neural network.
作者 季成 栗苹
机构地区 北京理工大学
出处 《制导与引信》 2004年第1期52-56,共5页 Guidance & Fuze
关键词 复合基神经网络 声目标 目标识别 反向传播 径向基函数 target classification neural network radial basis function backward propagation
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