【摘 要】
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近年来,自动目标识别技术作为武器制导系统以及工业机器视觉领域的核心技术之一,一直深受国内外学者的广泛研究探讨.因为ATR系统所面向的应用背景具有复杂性和特殊性,所以传
【机 构】
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430000,武汉大学 湖北 武汉
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近年来,自动目标识别技术作为武器制导系统以及工业机器视觉领域的核心技术之一,一直深受国内外学者的广泛研究探讨.因为ATR系统所面向的应用背景具有复杂性和特殊性,所以传统的目标识别方法往往不能达到理想效果.本文结合小波神经网络整合小波分析提取信号具有良好时频局部化特性和人工神经网络自适应学习分类的优点,提出了一种基于目标边界形状特征的时频特性可调的小波神经网络识别方法.实验结果表明,与时频特性固定的小波神经网络,普通人工神经网络和传统的基于Fourier描述子的最近邻分类器相比,时频特性可调的小波神经网络具有更好的分类性能和抗噪能力.本文将着重介绍该方法的研究进展,工作原理以及工作特性.
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