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基于改进型神经网络的水声目标声音分类研究
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作者 王尧 《电子测试》 2017年第2期46-48,共3页
主要研究了采用模式匹配的方法对水声目标进行分类的技术,在模式匹配的过程中,引入了人工鱼群算法对传统神经网络进行改进。通过Matlab仿真试验表明:采用AFSA-神经网络可以大大提高对不同声源信号的分类正确率,并大幅降低检测的时间。
关键词 水声识别 模式匹配 人工鱼群算法 afsa-神经网络
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