基于概率神经网络的空袭目标识别  

Air-raid Target Identification Based on Probabilistic Neural Network

作　　者：蔡继亮[1] 叶微[1] 

机构地区：[1]空军工程大学理学院,西安710051

出　　处：《火力与指挥控制》2010年第12期25-27,共3页Fire Control & Command Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573040)

摘　　要：针对BP网络的不足,提出基于概率神经网络(PNN)进行空袭目标识别的方法。首先提取空袭目标的速度、高度、机动加速度和雷达反射面积等特征并进行归一化处理,作为输入层数据,然后建立了概率神经网络目标识别模型。M atlab仿真实验表明,该方法识别空袭目标简单快速且准确率高,具有良好应用前景。Probabilistic Neural Network（PNN） is proposed for air-raid target identification in this paper.Firstly,the characters of air-raid target,such as the velocity,the altitude,the mobile acceleration and the radar reflect area are distilled about and normalized for the input data,then,PNN model is obtained for air-raid target identification.The highly accurate result simulated by Matlab shows that the PNN is simply-built,runs fast,and is an effective method of air-raid target identification.

关 键 词：PNN神经网络 目标识别 概率 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]