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把对向传播（CP）网络的竞争层神经元输出函数定义为模糊隶属度函数,将模糊C-均值（FCM）算法和对向传播网络相结合,提出了一种改进的模糊对向传播（MFCP）网络。在MFCP网络中解决了模糊隶属度函数的自动生成问题。对海上实录的三类水中目标辐射噪声进行了调制解调谱（DEMON谱）的线谱和连续谱分析,并进行了对应的特征提取和神经网络分类识别实验,结果证明：MFCP网络的分类能力及对未训练目标的适应性优于CP网络和误差反向传播（BP）网络。