基于组合神经网络的舰船识别分类技术研究

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自动目标识别对于现代水雷来说是至关重要的,而现有的水雷自动目标识别系统还不完善.该文以物理场建模理论、小波理论和神经网络理论为基础,对目标信号特征提取和分类识别做了深入研究,取得了一定的工作成果.该文主要完成了以下的工作:1.深入研究了磁场建模的理论和方法,包括磁偶极子阵列、单一旋转椭球体和混合模型,研究了模型的拟合精度,首次研究了磁场模型的稳定性.2.用舰船物理场的建模理论,建模仿真了声、磁、水压的联合通过特性,并且在与船模和实船实测数据进行比照分析的基础上,总结了三个物理场的纵向通过特笥随船型、横距、航速和航向变化的规律,研究了磁场-水压场联合通过特性的特征提取的方法.3.对神经网络理论进行了深入研究,为提高分类识别的稳定性,采用了组合神经网络的方法.4.讨论了组合神经网络的计算量,设计并实现了组合神经网络的硬件系统.
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