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题名基于主成分分析与BP神经网络的识别方法研究
被引量：40
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作者
李军梅
胡以华
陶小红
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机构
电子工程学院航天信息对抗教研室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期719-723,共5页
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基金
国防预研项目(41322020102
41101010506)
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文摘
利用BP神经网络对红外目标进行识别之前,若不对原始样本数据进行预处理与特征提取,一方面使识别结果准确性降低,另一方面使BP神经网络的结构复杂化,采用主成分分析法可解决这些问题。主成分分析法能较好地提取表征样本的少数几个主分量,由该方法的特点可知,这几个主分量彼此不相关,非常符合特征优化的要求。研究结果表明,用该方法处理后的结果数据输入BP神经网络,提高了识别正确率,减少了训练时间,同时也简化了网络结构。将两种常见的模式识别方法结合用于红外目标识别:先由主成分分析法对原始样本数据进行精简处理,然后再由BP神经网络法进行分类识别,与传统的单一识别方法相比,准确度得到提高,计算量大为减少。
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关键词
神经网络
主成分分析
目标识别
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Keywords
Neural network
Principal component analysis
Target recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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