【摘 要】
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建筑物毁伤识别是火力毁伤后验评估的重要组成部分,直接关系到火力打击的连续性和准确性。本文基于目前毁伤识别中普遍采用的灰度匹配算法和纹理特征分析算法,建立了人工神经
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建筑物毁伤识别是火力毁伤后验评估的重要组成部分,直接关系到火力打击的连续性和准确性。本文基于目前毁伤识别中普遍采用的灰度匹配算法和纹理特征分析算法,建立了人工神经网络毁伤识别和学习模型,并根据毁伤前后图像变化的特点,对学习算法进行了优化。实验结果表明该算法模型可有效地提高毁伤识别的效率,具有较高的实际应用价值。
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