一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快，能在不破坏原有“知识”的情况下，学习、记忆新知识，且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度，使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类，取得了较好的效果。