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陈登峰,博士,副教授/硕导,公派美国俄亥俄州立大学访问学者,担任陕西省智能建筑与楼宇自动化虚拟仿真教学中心副主任,陕西省金属学会理事兼冶金自动化与计算机专委会主任,陕西省照明学会理事,陕西省自动化学会智能机器人专委会委员。主要参与及主持国家级项目3项、省部级项目6项、西安市科技计划项目8项、其他厅局级项目7项;发表学术论文36篇,SCI、EI检索13篇;授权发明专利10项,实审发明专利8项,授权实用新型专利17项(转化7项),授权软件著作权23项;获陕西高校科学技术三等奖2项。
陈登峰
Associate Professor
Paper Publications
主成分分析的模糊神经网络目标识别系统
Release time:2024-08-09 Hits:
Affiliation of Author(s):
建筑设备科学与工程学院
Journal:
火力与指挥控制
Key Words:
中文关键字:目标识别; 模糊神经网络; 主成分分析,英文关键字:target recognition; fuzzy neural networks; princip
Abstract:
提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)的目标识别算法。在对目标进行模糊化处理基础上,通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)提取相应的特征空间,以畸变的特征向量对系统进行训练,从而获得较高的目标变化适应性。仿真实验结果表明,这种方法具有较强的自适应能力,抗噪性能也有所提高。
Note:
陈登峰
First Author:
jiqichun,Chen Dengfeng
Indexed by:
Journal paper
Volume:
卷:33
Issue:
期:10
Page Number:
页:24-26,33
Translation or Not:
no
Date of Publication:
2008-10-01

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