Pi－Sigma网络在水声目标分类中的应用

长期以来，由于受许多因素的影响，使得水声目标的分类已成为一个十分困难的问题。现在，随着人工神经网络技术的发展，众多的研究人员已经致力于基于人工神经网络的水声目标分类的研究．本文介绍了一种高阶神经网络即Pi-Sigma网络，研究了它的两种学习算法（基于梯度下降法和共轭梯度法的学习算法），并将Pi－Sigma网络用于水声目标辐射噪声的分类。和多层感知器（MLP）网相比，Pi-Sigma网络具有结构简单、收敛速度快及存储量少等优点。Pi－Sigma网络分类器的输入为一个常Q带通滤波器组作特征提取形成的特征向量。对不同类别的实际水声数据的分类结果表明取得了令人满意的分类正确率（达到或超过了95％）。