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一种联合多神经网络分类器的融合算法
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TN911.72

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国防"九五"预研项目06.8.2.5③〉


A New Algorithm of Combining Multiple Neural Networks
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    摘要:

    给出了一种用于目标识别的自适应神经网络,在此基础上,提出了一种联合多神经网络分类器的融合算法。舰船目标实测数据分类实验证明,基于该融合算法的分类系统具有可靠性高、识别率高、推广性能好等优点。因此,在水下目标识别系统中,具有重要的工程应用价值。

    Abstract:

    In this paper, an adaptlve neural network used in target identificatlOn IS glven. On the basis of this a new algorithm of combining multiple neural networks is presented. Ship radiated-noises' c1assificatlOn expenments reveal that this c1assificatlOn system has higher reliability , better identificatlOn rate, finer generalizatlOn , and important applicatlOn value 10 underwater target identificatlOn.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

景志宏,武勇气,夏军利,王元一.一种联合多神经网络分类器的融合算法[J].空军工程大学学报,2000,(1):30-33

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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