作者:顾晓辉,王树有 单位:中国船舶重工集团公司第七一五研究所 出版:《声学与电子工程》2003年第03期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSXDG2003030050 DOC编号:DOCSXDG2003030059 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 本文介绍了声目标的各种识别方法,将Dempster枛朣hafer证据推理的基本理论应用到声目标的识别中,并用BP神经网络构造出基本概率赋值函数,从而避开了建立质量函数的麻烦,大大拓宽了这种方法的应用范围。本文给出了改进后的BP神经网络算法并给出了识别目标的决策方法。通过实例计算可以看出,该方法可以提高对声目标识别的准确性。

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