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题名基于多神经网络分类器的目标识别
被引量：3
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作者
岳丹丹
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机构
兴义民族师范学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2015年第4期173-176,共4页
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文摘
舰船目标自动识别通常需考虑多个特征,而复杂的特征往往需要适合的分类器与之相适应。本文借助已有的一种可组合多种特征和多种分类器的通用分类器,验证其在舰船识别中的有效性。该通用分类器将多分类问题转化为多个二分类问题,利用多个二分类器对舰船各特征进行独立识别,最后根据投票规则决定目标识别结果。本文以二分类BP网络作为多神经网络分类器的基分类器,对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行了识别。识别结果表明,由多个二分类BP网组成的多神经网络分类器平均分类精度为89%,该通用分类器在实践中有效。
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关键词
多神经网络分类器
BP神经网络
舰船识别
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Keywords
multi-neural networks
BP neural network
ship recognition
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分类号
TN959.17
[电子电信—信号与信息处理]
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题名矿井冲压预测技术的研究
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作者
刘卫东
丁恩杰
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机构
中国矿业大学信电学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2006年第5期18-20,共3页
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文摘
针对目前矿井冲压问题以及声发射技术的发展现状,文章总结出具有代表性的声发射特征参数和表征岩石的特性参数,通过简单的BP网络构成多神经网络分类器进行特征参数的综合,从而预测预报矿井冲压现象。
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关键词
矿井冲压
声发射技术
预测
多神经网络分类器
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Keywords
rock burst, acoustic emission technology, prediction, multiple neural networks classifier
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分类号
TD324
[矿业工程—矿井建设]
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