基于BP神经网络的探地雷达图像识别技术

探地雷达作为一种常用的物探方法,在工程和科研方面都具有广泛的应用,在应用中由于地下介质的复杂性,常使得图像的反射原因较难判断,对于地下介质的典型特征也较难统计.为了更好的解译以及快速准确的分析统计出雷达反射图像中的各类特征,本文利用神经网络的高度模糊识别能力,将标准雷达图像输入到神经网络模型中,并通过一系列的改进,提高了网络性能.通过仿真试验表明,改进后的神经网络可以较为高效的对雷达图像中的典型反射特征进行识别与统计,具有很好的应用前景.

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.