陈登峰

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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...

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论文成果

主成分分析的模糊神经网络目标识别系统

发布时间:2024-08-09  点击次数:

所属单位:建筑设备科学与工程学院

发表刊物:火力与指挥控制

关键字: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

摘要: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。

备注:陈登峰

第一作者:嵇启春,陈登峰

论文类型:期刊论文

卷号:卷:33

期号:期:10

页面范围:页:24-26,33

是否译文:

发表时间:2008-10-01

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