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| 一种基于自适应高斯神经网络的船舶噪声分类方法 | |
| 引用本文： | 张艳宁,焦李成,靳云姬,孙进才.一种基于自适应高斯神经网络的船舶噪声分类方法[J].声学学报,1998(4). |
| 作者姓名： | 张艳宁 焦李成 靳云姬 孙进才 |
| 作者单位： | 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室!西安，710071，西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室!西安，710071，船舶总公司系统工程部!北京，100063，西北工业大学航海工程学院!西安，710072 |
| 摘 要： | 提出了一种用于船舶噪声目标分类的自适应高斯神经网络分类方法．首先利用傅里叶变换对三类船舶噪声进行预处理，然后利用高斯函数特性，将其和神经网络结合构成自适应高斯神经网络对目标信号谱进行有效识别特征自动提取和分类．该方法获得的特征空间与以AR建模和子带平均功率诸方法获得的特征空间相比，类别之间的可分性好，类间聚集性强。分类结果令人满意，证明了该方法的优越性． |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |