水声目标分类识别是水声工程中一个十分重要的问题。由于舰船噪声控制技术的发展，水声目标的稳态信号不断减小，检测和识别的难度也随之增加。目标瞬态信号一般随机产生，控制较困难，所以研究瞬态信号的检测和识别将为水声目标分类识别开辟新的途径。本文针对被动声呐接收到的目标瞬态信号进行分析，在时域和变换域提取瞬态信号特征，并采用Fuzzy ARTMAP网络设计具有在线学习能力的瞬态信号目标分类器，以解决瞬态信号样本集的非完备性问题。 论文的各章节安排如下： 第一章概述课题的研究目的，提出了总的分类系统框图。第二章介绍瞬态信号的多样性，详细介绍本文所研究的几类瞬态信号特点。第三章介绍FuzzyARTMAP网络的结构和原理。第四章结合声呐多波束接收特点，设计了波束域的瞬态信号检测方法。第五章研究跟踪波束的时域和变换域特征，目的是分析信号类型，在时域提取多种特征，在频域利用短时Fourier变换和小波变换得到时频域能量分布特征，并用实测数据对这些特征进行比较分析。第六章检验FuzzyARTMAP对模拟数据和实测数据的分类效果及在线学习性能，实验结果显示该网络能够快速学习新的样本，具有良好的适应性。