舰船噪声识别(Ⅳ)──模糊神经网络识别

被引：12

作者：

吴国清

李靖

李训诰

陈耀明

袁毅

机构：

[1] 中国科学院声学所!北京，

[2] 青岛潜艇学院!青岛，

来源：

声学学报 | 1999年 / 03期

关键词：

模糊神经网络; 模糊人工神经网络; 模糊器; 模糊函数; 神经网络识别; 分类识别; 舰船噪声谱; 舰船;

D O I：

10.15949/j.cnki.0371-0025.1999.03.006

中图分类号：

TB535 [振动和噪声的控制及其利用];

学科分类号：

083002 ; 120402 ;

摘要：

本系列文章的工作是在舰船噪声谱图的基础上，利用模糊神经网络对舰船进行分类识别。本文是系列文章的第四篇，研究模糊神经网络用于识别分类．选用了多层前馈神经网络和BP学习算法，推导了学习过程中模糊器参数的调整公式，最后给出1049个样本（41条舰船，63种工况，原始记录长约3．5小时）的识别分类结果，识别正确率大于92％。

引用

页码：275 / 280

页数：6

共 4 条

[1] 舰船噪声识别(Ⅰ)──总体框架、线谱分析和提取 [J].