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基于BP神经网络的空中目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。根据空中目标的各种属性,建立基于BP神经网络原理的空中目标识别模型。利用MATLAB神经网络train函数训练采集的样本数据,得到稳定的权值和阈值,为后继的目标识别提供依据。该模型利用神经网络的记忆、联想、容错功能,进一步提高空中目标识别的稳定性和可信度。降低了个别传感器误判而造成的目标识别错误概率。 相似文献
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适配子具有亲和力高、特异性强、靶分子范围广、稳定性好、制备及修饰容易、可重复利用等优点,可以作为与抗体竞争的一类分子识别物质用于亲和PCR、生物传感器、适配子信标、色谱法、质谱法、毛细管电泳、流式细胞分析及荧光偏振等分析领域,显示出广阔的应用前景。 相似文献
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Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。 相似文献
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