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基于LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲納圖像識別
全部作者： 趙春暉 馬梅真 尚政國 第1作者單位： 哈爾濱工程大學 論文摘要： 利用具有2階收斂效應的Levenberg-Marquardt(L-M)算法優(yōu)化BP的權(quán)值修正量，構(gòu)造了快速收斂的LMBP學習算法，并將其應用在聲納圖像識別系統(tǒng)中。通過與標準BP算法和幾種常用改進型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)比較，驗證了用LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為聲納圖像識別系統(tǒng)中的分類器，能夠提高圖像的識別率，加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，通過對受不同程度高斯白噪聲污染的聲納圖象的識別，驗證了其性能穩(wěn)定，具有較好的抗噪聲性能。 關(guān)鍵詞： 聲納圖像;識別;LMBP算法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2006年10月10日 同行評議：
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綜合評價： （暫時沒有） 修改稿：【基于LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲納圖像識別】相關(guān)文章：
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