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水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题.本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点,提出了一种有监督的模糊ART神经网络(SFART)分类器,通过对声纳目标信号的分类试验表明:该网络分类器具有迭代次数少,识别率高的优点,是一种很有实际应用价值的分类器模型.
一种人工神经网络方法在被动声纳目标识别中的应用研究
【摘 要】
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水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题.本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点,提出了一种有监督的模糊ART神经网络(SFART)分类器,通过对声纳目标信号的
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机与信息科学系
【出 处】
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哈尔滨工程大学学报
【发表日期】
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2004年期
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