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Pi-Sigma神经网络在实时底质分类中的应用 被引量:3

Application of Pi-Sigma neural network to real-time classification of seafloor sediments
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摘要 本文基于Pi-Sigma神经网络,设计了一种针对水声回波信号的实时底质分类器,它具有运算快速、正确率高的特点,在海试中实现了实时底质分类,取得良好的分类结果。 This paper proposes a real-time sediment classifier for Echo-sounder signal based on the Pi-Sigma neural network method,which has the characteristics of high operation speed and high accuracy. During maritime experimentation. The classifier achieves real-time classification of seafloor sediments and obtains favorable results.
出处 《应用声学》 CSCD 北大核心 2005年第6期346-350,共5页 Journal of Applied Acoustics
基金 水声技术国防科技重点实验室基金项目资助
关键词 底质 分类 Pi-Sigma 神经网络 分类器 实时 应用 回波信号 正确率 Sediment, Classification, Pi-Sigma, Neural network
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

  • 1杜拴平,山东省和浙江省声学学会年会会议论文集,1995年
  • 2程正兴,数据拟合,1986年
  • 3邓乃扬,最优化方法,1986年
  • 4张可村,工程优化的算法与分析

共引文献9

同被引文献24

引证文献3

二级引证文献3

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