基于震动信号的神经网络目标识别  

Target Identification of Neural Network Based on Seismic Signals

作　　者：易素君[1] 聂超[2] 邵立康[2] 

机构地区：[1]东华理工学院 [2]解放军炮兵学院

出　　处：《微计算机信息》2006年第08S期276-278,共3页Control & Automation

基　　金：江西省自然科学基金资助(编号:0411005)

摘　　要：随着传感器技术的发展和信息融合技术的应用,信息的获取和处理进入一个全新的时期。在利用地面传感器获取目标地震信号特征的基础上,借助神经网络理论,解决基于地震动信号的典型目标的模式识别问题。并设计了一种带偏差单元的回归网络用于目标识别,通过实验仿真证明了带偏差单元的回归网络在模式识别中的优越性。With the development of technology of sensors and the applications of data fusion, acquisition and processing of information enters a new period. On the basis of acquiring character of seismic signal of target by ground sensors, in virtue of nerve network, it solves pattern recognition of typical target based on seismic signal. By designing a IRN network with biased unit to target recognition, it is proved to be superior by experiments.

关 键 词：地面传感器 模式识别 带偏差单元的回归网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]