【摘 要】
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船舶在海洋中航行时,需要雷达系统对航道进行实时监控,此时水下目标的自动识别就显得尤为重要,只有对水下潜在的危险目标进行实时的预测,才能保证航行的安全。因此,本文着重
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船舶在海洋中航行时,需要雷达系统对航道进行实时监控,此时水下目标的自动识别就显得尤为重要,只有对水下潜在的危险目标进行实时的预测,才能保证航行的安全。因此,本文着重对水下目标的特性识别方法进行了研究,通过BP网络模型建立了能够提取水下目标特征值的算法,同时对输出层和隐含层进行优化,得到了较为理想的水下目标识别模型。仿真结果表明,通过BP网络模型对目标识别算法的优化,目标的识别率都获得了较为明显的提升。
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