基于径向基函数神经网络的飞机目标识别法

摘要：

通过将自适应小波神经网络（AWNN）中的小波基函数直接替换为Gauss径向基函数，提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络（RBFNN）。对用于信号分类的RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题，进行了深入的讨论。对6个目标不同信噪比下的分类结果表明，提出的RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力，对于开发更加实用化的目标识别算法显示了很大的潜力。

关键词：高分辨距离像、自适应小波神经网络(AWNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)、目标识别

所属期刊栏目：41

分类号：TN959.1+7;TN957.52

资助基金：国防基金97J7.4.4.JW0110

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：36-38