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题名基于神经网络的舰船雷达目标特征抽取与分类方法研究
被引量：1
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作者
梁民
孙仲康
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机构
湖南医科大学仪器设备维修培训中心
国防科技大学电子技术系
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1993年第8期11-21,共11页
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文摘
本文着重研究应用神经网络来进行舰船雷达目标特征抽取与分类问题,提出了一种基于Mellin变换和多层前馈神经网络的特征抽取方法和一种基于Kohonen网络组的特征分类方法。采用实地录取的三类舰船雷达目标视频回波数据对本文提出的有关方法进行检验,结果表明本文提出的雷达目标特征抽取与分类的神经网络方法是切实可行的,其抽取的特征具有良好的稳定性,其分类的精度很高,明显优于传统的K-邻近分类器。
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关键词
神经网络
目标特征
船用雷达
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Keywords
Target return, Preprocessing, Neural network, Feature extraction, Feature classification.
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分类号
U665.22
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名一种用神经网络来进行图像恢复的方法
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作者
梁民
马求明
徐栋国
裘定心
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机构
湖南医科大学仪器设备维修培训中心
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1994年第4期56-66,共11页
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文摘
本文首先简要地介绍了Ｙ．－Ｔ．Ｚｈｏｕ提出的图像恢复神经网络方法，并分析了这种方法存在的缺陷，在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法，在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验，结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。
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关键词
图像恢复
神经网络
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Keywords
Image Restoration, Neural Network.
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多层前馈二阶神经网络模型
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作者
梁民
马求明
徐栋国
罗永红
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机构
湖南医科大学仪器设备维修培训中心
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
1994年第11期51-60,共10页
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文摘
本文首先建立多层前馈二阶神经网络模型，继而给出该模型的二阶Ｂ－Ｐ学习算法，在此基础上构造了二阶快速Ｂ－Ｐ（即ＦＢ－Ｐ）和改进的二阶ＦＢ－Ｐ（即ＭＦＢ－Ｐ）学习算法，在计算机上以两类飞机图像目标识别为例，对本文提出的多层前馈二阶神经网络模型及其三种二阶学习算法的性能进行仿真实验，并与传统的多层前馈一阶神经网络及其相应学习算法的性能作比较，从而获得若干有意义的结果。
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关键词
神经网络
神经网络模型
多层前馈
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Keywords
Neural network,Learning algorithm,Image recognition.
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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