【摘 要】
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本文提出一种基于图象矩特征的神经网络目标识别方法，完成了对具有大小、位移、旋转不变性地面目标的识别，采用投影法提高了矩的运算速度，在ＢＰ算法基础上，提出了使用黄金分割法及共
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本文提出一种基于图象矩特征的神经网络目标识别方法，完成了对具有大小、位移、旋转不变性地面目标的识别，采用投影法提高了矩的运算速度，在ＢＰ算法基础上，提出了使用黄金分割法及共轭梯度法相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ），提高收敛速度，仿真实验表明，在噪声及部分遮掩的情况下，该方法仍能够具有较高的识别率。
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