基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别

1

作者 王晓丹 王鹏 +2 位作者 宋亚飞 向前 李京泰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期349-359,共11页

针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为... 针对弹道中段目标高分辨距离像(HRRP)的时序特征提取和识别问题,为充分利用弹道中段目标HRRP的双向时序信息,进一步提高识别性能,提出一种基于加性融合双向时间卷积神经网络(AF-BiTCN)的识别方法。对HRRP数据采用双向时序滑窗法处理为双向序列;构建BiTCN逐层提取HRRP的双向深层时序特征,并将双向时序特征采用加性策略融合;利用更加稳健的融合特征实现对弹道中段目标的识别,并使用Adam算法优化AF-BiTCN的收敛速度和稳定性。实验结果表明:所提的基于AF-BiTCN的弹道中段目标HRRP识别方法较堆叠选择长短期记忆网络(SLSTM)、堆叠门控循环单元(SGRU)等6种时序方法具有更高的准确率和更快的识别速度,在测试集上达到了96.60%的准确率,并且在噪声数据集上表现出更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 双向时间卷积神经网络 弹道目标识别 特征融合 高分辨距离像 滑窗算法

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基于Kohonen神经网络的飞机目标识别 被引量：1

2

作者 肖怀铁 庄钊文 郭桂蓉 《现代雷达》 CSCD 北大核心 1997年第3期36-40,共5页

首先分析了Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络算法及其识别机理。结合飞机目标识别实际情况，借鉴人脑从粗分到细分的思想，提出了基于ＫＮＮ—ＭＬＦＮＮ网络组分类器的飞机目标分类方法。应用于五种飞机目标的识别结果表明：自组织神经网络的学... 首先分析了Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络算法及其识别机理。结合飞机目标识别实际情况，借鉴人脑从粗分到细分的思想，提出了基于ＫＮＮ—ＭＬＦＮＮ网络组分类器的飞机目标分类方法。应用于五种飞机目标的识别结果表明：自组织神经网络的学习速度快，自学习能力强；ＫＮＮ—ＭＬＦＮＮ网络组分类器有高的分类精度。 展开更多

关键词 kohonen 神经网络 目标识别 飞机 航空雷达

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智能算法在声呐目标识别中的应用研究

3

作者 张钰竹 《电声技术》 2024年第9期53-56,共4页

随着人工智能技术的快速发展,智能算法在声呐目标识别领域的应用逐渐成为研究热点。概述神经网络、支持向量机、深度学习等智能算法的基本原理及其在声呐目标识别中的应用优势。详细讨论数据预处理与特征提取策略、模型选择与训练策略... 随着人工智能技术的快速发展,智能算法在声呐目标识别领域的应用逐渐成为研究热点。概述神经网络、支持向量机、深度学习等智能算法的基本原理及其在声呐目标识别中的应用优势。详细讨论数据预处理与特征提取策略、模型选择与训练策略、识别性能评估与优化策略,为声呐目标识别的实际应用提供全面指导。对于实时性与健壮性对算法选择的影响,提出了针对不同任务特性的算法选择策略。基于智能算法的应用实践,提出了融合与创新的发展建议,以期推动声呐技术的进一步发展。 展开更多

关键词 智能算法 声呐目标识别 神经网络 支持向量机 深度学习

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基于卷积神经网络的ISAR图像目标识别

4

作者 刘瑾 秦长海 +2 位作者 占银玉 王凤杰 涂建 《制导与引信》 2024年第3期27-34,53,共9页

利用电磁仿真软件构建了多角度、多分辨率、多目标的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)图像数据集,采用AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet等卷积神经网络对仿真ISAR图像进行了训练和多目标分类识别实验,并对实... 利用电磁仿真软件构建了多角度、多分辨率、多目标的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)图像数据集,采用AlexNet、VGGNet、ResNet、MobileNet等卷积神经网络对仿真ISAR图像进行了训练和多目标分类识别实验,并对实验结果进行了比较分析。实验结果表明,4种网络模型识别性能接近,目标识别时间在15 ms内,识别准确率接近100%,且具备轻量化识别条件。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 图像分类 目标识别

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一种基于BP神经网络群的自适应分类方法及其应用 被引量：19

5

作者 宋锐 张静 +1 位作者 夏胜平 郁文贤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期1950-1953,共4页

本文针对基于BP神经网络的分类系统 ,提出了神经网络群的概念 ,在此基础上给出了一种系统自适应增长算法 ,使得在新的目标类型加入时系统结构能够自适应调整 .验证结果表明 ,该算法可以在增加新的目标类型时简化系统结构的调整过程 ,缩... 本文针对基于BP神经网络的分类系统 ,提出了神经网络群的概念 ,在此基础上给出了一种系统自适应增长算法 ,使得在新的目标类型加入时系统结构能够自适应调整 .验证结果表明 ,该算法可以在增加新的目标类型时简化系统结构的调整过程 ,缩短重新训练网络所需要的时间 。 展开更多

关键词 BP神经网络 模式分类 自动目标识别 神经网络群

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基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究 被引量：11

6

作者 夏胜平 张乐锋 +3 位作者 虞华 张静 胡卫东 郁文贤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期939-944,共6页

　机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映... 　机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映射(SOM)神经网络相结合,采用递归实现技术实现了一种高效、高容量,能够自适应增长的模式分类树(RSOM树)生长方法,用于模式识别和机器学习的基本建模.通过对大量公用数据集的测试以及在实际的雷达目标识别系统中应用,方法有效性得到了证明. 展开更多

关键词 模式识别 分类树 神经网络 SOM RSOM 机器学习

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基于RPROP算法目标识别的数据归一化研究 被引量：28

7

作者 刘慧敏 王宏强 黎湘 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第5期55-60,共6页

在复杂的目标识别问题中,高维数的待识别数据往往存在较大的数值差异,导致神经网络分类器学习速度变慢甚至不收敛,因此需要对数据进行归一化处理。文中以回弹后向传播算法在目标识别中的应用为背景,系统深入地研究了BP算法网络输入数据... 在复杂的目标识别问题中,高维数的待识别数据往往存在较大的数值差异,导致神经网络分类器学习速度变慢甚至不收敛,因此需要对数据进行归一化处理。文中以回弹后向传播算法在目标识别中的应用为背景,系统深入地研究了BP算法网络输入数据归一化方法,详细讨论了6种归一化方法的特点和应用范围。使用4类目标的仿真数据、5类飞机的暗室测量数据和UCIdata数据库的部分数据集进行实验,以数据未经归一化时作参考,分析比较了这6种归一化方法对网络学习性能的影响。结果表明:归一化能消除不同特征分量间的数值大小差异,改善网络的学习性能,其中分量白化方法效果好、概念直观,可作为通用的归一化方法。 展开更多

关键词 回弹后向散射算法 BP神经网络 目标识别 数据归一化

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基于同源的同类事物连通本性的模式分类神经网络模型 被引量：6

8

作者 杨国为 王守觉 +1 位作者 卫成兵 曹文谊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期52-55,共4页

根据同源的同类事物连通的本质特性,本文提出保同类事物正确连通通路的模式分类神经网络模型.该模型包括同源的同类事物样本连通连网排序技术、改进的前向掩蔽神经网络模型拓扑结构的连接权值排序学习算法和改进的增量学习算法.本模型... 根据同源的同类事物连通的本质特性,本文提出保同类事物正确连通通路的模式分类神经网络模型.该模型包括同源的同类事物样本连通连网排序技术、改进的前向掩蔽神经网络模型拓扑结构的连接权值排序学习算法和改进的增量学习算法.本模型解决了原来排序学习前向掩蔽神经网络模型和许多传统的模式识别方法存在的共同隐患——把同源的同类事物的个别局部连通通路割断,提高了分类能力.而且,该模型还能对新增样本进行快速增量学习,从而能够在较短的时间内提高该网络模型的分类推广能力,能够在大规模模式识别场合发挥其优势.实验结果表明基于同类事物连通本性的模式识别模型的正确识别率高.本文最大意义在于,用本文思想方法可以改进一些传统的模式识别方法. 展开更多

关键词 模式识别 模式分类 神经网络 模型 算法

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协同神经网络中参数的优化 被引量：6

9

作者 王海龙 戚飞虎 任庆生 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期215-218,共4页

提出了一种基于遗传算法的协同神经网络中参数的优化算法 ,该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,在协同神经网络的参数空间搜索最优解 .对从“车牌识别系统”中采集得到的数字样本进行的测试表明 :优化算法能有效提高协同神经网络的... 提出了一种基于遗传算法的协同神经网络中参数的优化算法 ,该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,在协同神经网络的参数空间搜索最优解 .对从“车牌识别系统”中采集得到的数字样本进行的测试表明 :优化算法能有效提高协同神经网络的识别性能 ,使识别率达到了较为实用的水平 (98.4% ) .另外 ,还对协同神经网络中各个参数在识别过程中的作用进行了讨论 . 展开更多

关键词 协同神经网络 神经网络优化 遗传算法 目标识别

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基于遗传算法的神经网络被动声呐目标分类研究 被引量：7

10

作者 高翔 陈向东 +1 位作者 宋爱国 陆佶人 《声学技术》 CSCD 1998年第4期169-172,共4页

被动声呐目标识别系统中目标分类器的设计和训练是一项重要内容。本文设计了目标分类器的神经网络结构，提出了一种用改进的遗传算法训练神经网络分类器的新方法。最后，对海上实录的Ａ、Ｂ、Ｃ三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表... 被动声呐目标识别系统中目标分类器的设计和训练是一项重要内容。本文设计了目标分类器的神经网络结构，提出了一种用改进的遗传算法训练神经网络分类器的新方法。最后，对海上实录的Ａ、Ｂ、Ｃ三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表明基于遗传算法的神经网络分类器比传统的基于ＢＰ算法的神经网络分类器泛化性能有明显提高。 展开更多

关键词 声呐 目标分类 遗传算法 神经网络

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基于BP神经网络的空中目标识别方法 被引量：7

11

作者 李丽荣 沈春林 王从庆 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第12期132-135,139,共5页

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法。首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库。其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速... 提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法。首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库。其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络。然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力。 展开更多

关键词 神经网络 目标识别 BP算法 矩不变量

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融合优选图案的深度学习目标识别及定位技术 被引量：6

12

作者 王立鹏 张智 +1 位作者 苏丽 聂文昌 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期549-555,共7页

为提高复杂环境下视觉系统目标识别和定位精度,本文以深度学习方法为基础,结合辅助图案,提出基于双目视觉系统的卷积神经网络目标识别及定位方法。构建基于Faster Rcnn的网络学习框架,结合具体问题,确定ZF及RPN网络参数;提出图案可分类... 为提高复杂环境下视觉系统目标识别和定位精度,本文以深度学习方法为基础,结合辅助图案,提出基于双目视觉系统的卷积神经网络目标识别及定位方法。构建基于Faster Rcnn的网络学习框架,结合具体问题,确定ZF及RPN网络参数;提出图案可分类性概念及其量化评价指标,制定图案优选策略并确定优选图案集;将双目视觉与基于优选图案的深度学习方法相结合,设计复杂环境下三维空间目标识别与定位方法。开展多工况的实际试验。结果表明:本文算法具有较高的识别物体及定位位姿的能力,且具有较好的实用性和鲁棒性。 展开更多

关键词 深度学习 图案分类 辅助图案 优选图案 双目视觉 卷积神经网络 目标识别 定位

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基于粗糙集与神经网络方法的空袭目标类型识别模型研究 被引量：4

13

作者 董奎义 王子明 杨根源 《电光与控制》 北大核心 2011年第1期10-13,共4页

为了准确、迅速识别空袭目标类型,针对当前空中来袭目标的主要特点,运用粗糙集理论和概率神经网络的方法探索空袭目标类型识别问题。该方法先利用粗糙集理论对目标特征属性进行优化筛检,再利用概率神经网络对目标进行分类识别,得到空袭... 为了准确、迅速识别空袭目标类型,针对当前空中来袭目标的主要特点,运用粗糙集理论和概率神经网络的方法探索空袭目标类型识别问题。该方法先利用粗糙集理论对目标特征属性进行优化筛检,再利用概率神经网络对目标进行分类识别,得到空袭目标的类型识别结果。借助于Matlab7.1的神经网络工具箱仿真验证,该方法不但降低了以往空袭目标识别方法中的人为因素,而且提高了目标识别结果的可信度和快速性,较好地满足了舰艇指挥员在海上对空防御作战中目标识别的需求。 展开更多

关键词 空中目标识别 类型识别 粗糙集 概率神经网络

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RBF神经网络在目标识别中的应用研究 被引量：3

14

作者 周浩 韦道知 金凤杰 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期215-216,220,共3页

基于递推最小二乘学习算法,提出了一种运用径向基函数神经网络进行目标识别的方法。仿真结果表明,该方法可以有效对来袭目标进行识别,具有较好的识别效果,对提高防空能力有一定的意义。

关键词 RBF神经网络 目标识别 RLS学习算法 高斯核函数

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遗传算法优化神经网络在图像目标识别中的应用研究 被引量：8

15

作者 李隽 王伟 《现代电子技术》 北大核心 2017年第20期111-113,共3页

针对传统的目标识别方法存在易陷入局部最佳值和识别精度低的问题。提出基于遗传算法优化神经网络的图像目标识别方法,通过灰度共生矩阵运算出图像的纹理特征值,并融合像素灰度值构成分类图像的特征矢量,将特征矢量输入到神经网络中实... 针对传统的目标识别方法存在易陷入局部最佳值和识别精度低的问题。提出基于遗传算法优化神经网络的图像目标识别方法,通过灰度共生矩阵运算出图像的纹理特征值,并融合像素灰度值构成分类图像的特征矢量,将特征矢量输入到神经网络中实施训练。神经网络先采用遗传算法获取最佳检索范围,再通过高阶神经网络实施寻优运算,获取最佳的图像目标识别结果。实验结果说明,所提方法在图像目标识别精度和效率方面具有较高的优越性。 展开更多

关键词 遗传算法 特征矢量构成 神经网络 图像目标识别

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一种不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法 被引量：3

16

作者 王海龙 戚飞虎 詹劲峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期25-28,共4页

本文讨论了目标识别的协同方法在不平衡注意参数条件下的动力学行为 ,并提出了不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法 (GSLA) .该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,对协同神经网络的注意参数进行全局优化 .对从“车牌识别系统”... 本文讨论了目标识别的协同方法在不平衡注意参数条件下的动力学行为 ,并提出了不平衡注意参数条件下的遗传协同学习算法 (GSLA) .该算法利用遗传算法的全局最优搜索能力 ,对协同神经网络的注意参数进行全局优化 .对从“车牌识别系统”中得到的数字样本的实验证明 :新算法能有效地在注意参数空间搜索全局最优解 ,挖掘出协同方法在目标识别方面的最大潜能 .另外 ,本文还将新算法与利用奖惩学习算法的协同学习算法进行了全局优化能力的比较 。 展开更多

关键词 注意参数 协同神经网络 遗传协同学习算法

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一种新的红外机动目标识别算法 被引量：4

17

作者 李一波 齐万旭 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期324-328,共5页

为了改善因红外图像中目标轮廓模糊造成的识别率低,提出一种适用于红外机动目标的识别算法。通过自适应步长的细菌觅食算法对BP神经网络进行优化,利用图像中目标的最左点和最右点及两极点上部的目标边缘信息构造以局部面积比组成的特征... 为了改善因红外图像中目标轮廓模糊造成的识别率低,提出一种适用于红外机动目标的识别算法。通过自适应步长的细菌觅食算法对BP神经网络进行优化,利用图像中目标的最左点和最右点及两极点上部的目标边缘信息构造以局部面积比组成的特征向量,通过神经网络对目标分类识别。实验结果表明本文提出的识别算法不仅提高了BP神经网络的收敛速度和计算精度,同时有效地提高了对机动目标的识别率,当目标部分区域被遮挡时也有很好的识别效果。 展开更多

关键词 细菌觅食算法 BP神经网络 特征提取 目标识别

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被动声纳目标识别技术的现状与发展 被引量：34

18

作者 丁玉薇 《声学技术》 EI CSCD 2004年第4期253-257,260,共6页

在现代被动声纳系统中,水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特 征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR,DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论,分析了特征 优化的重要性和专家系统和神... 在现代被动声纳系统中,水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特 征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR,DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论,分析了特征 优化的重要性和专家系统和神经网络等分类器的优缺点,并简要分析了该领域的过去、现在和未来。 展开更多

关键词 特征提取 分类器设计 目标识别 特征选择 自动识别 神经网络 专家系统 声纳系统 水下目标 优缺点

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遗传算法和神经网络在低空声目标识别中的应用研究 被引量：2

19

作者 刘辉 杨俊安 许学忠 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期211-214,共4页

将神经网络应用于战场声目标分类,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,利用遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来,提出一种训练神经网络的混合算法GA-BP算法,并将其应用于低空飞行目标的声识别。仿真结果表明该算法具有... 将神经网络应用于战场声目标分类,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,利用遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来,提出一种训练神经网络的混合算法GA-BP算法,并将其应用于低空飞行目标的声识别。仿真结果表明该算法具有较高的识别概率和较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 神经网络 BP算法 遗传算法 声目标识别

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自动除草机目标识别方法研究——基于神经网络聚类算法 被引量：3

20

作者 魏纯 李明 龙嘉川 《农机化研究》 北大核心 2022年第12期60-63,134,共5页

在除草机器人的设计时,为了实现机器人的自动作业,需要考虑机器人可以自主地识别杂草和植物,因此必须设计机器人自动目标识别系统。为此,将神经网络聚类算法引入到了机器人机器视觉系统的设计上,通过对杂草目标的识别实现机器人作业对... 在除草机器人的设计时,为了实现机器人的自动作业,需要考虑机器人可以自主地识别杂草和植物,因此必须设计机器人自动目标识别系统。为此,将神经网络聚类算法引入到了机器人机器视觉系统的设计上,通过对杂草目标的识别实现机器人作业对象的自动捕获。以杂草和农作物的环境为测试对象,对自动除草机的性能进行了测试,结果表明:基于神经网络聚类算法的自动除草机可以准确识别目标,满足了自动除草作业的设计需求。 展开更多

关键词 自动除草机 目标识别 神经网络 聚类算法 机器视觉

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