一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

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在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。 Based on the research on the classification features of target noise using a variety of methods, this paper designs a multi-neural network fusion classifier based on fuzzy theory. The research focuses on the classification of fuzzy clustering neural networks with supervised classification, multi-neural network and Fuzzy classification combined with fuzzy comprehensive analysis. Based on a large number of sea-test signal samples of multiple experiments show that the classification method has a good prospect of engineering applications.
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