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神经网络可以用来识别战场目标,但是传统神经网络具有样本多、学习速度慢的问题。为了解决上述问题,建立了一种基于模糊聚类和神经网络相结合的目标识别模型。仿真实验表明,用该模型进行目标识别,可以科学地选取样本,提高网络的训练速度和运行速度,并且能确保目标识别的正确率。
基于模糊聚类-BP神经网络模型的战场目标识别
【摘 要】
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神经网络可以用来识别战场目标,但是传统神经网络具有样本多、学习速度慢的问题。为了解决上述问题,建立了一种基于模糊聚类和神经网络相结合的目标识别模型。仿真实验表明,
【机 构】
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南昌陆军学院南昌陆军学院江西南昌江西南昌
【出 处】
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火力与指挥控制
【发表日期】
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2008年S1期
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