【摘 要】
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该文通过研究舰船辐射噪声的时域和频域两方面特征,提出了一种使用神经网络算法对被动声纳获取的舰船目标噪声进行特征提取和分类识别的方法.并在此基础上实现了一个舰船噪声
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该文通过研究舰船辐射噪声的时域和频域两方面特征,提出了一种使用神经网络算法对被动声纳获取的舰船目标噪声进行特征提取和分类识别的方法.并在此基础上实现了一个舰船噪声自动识别软件.在论文中,作者对舰船目标辐射的噪声进行了细致分析,提取出分形特征矢量作为目标的时域特征.结果表明,分形特征曲线（分形维数）可以作为水面和水下目标的划分界线.该文深入研究了舰船辐射噪声的频谱特点,改进了原声纳目标识别专家系统的频域处理方法,提出了一种基于自组织特征映射算法的频域特征提取方法.文中对一种传统的神经网络识别算法（LMS-BP）进行了分析和改进,提出一种适合舰船噪声识别的快速算法-递推最小二乘误差反传算法.作为该文的子课题,作者借鉴了一些商用数据库系统的数据管理方法.组建起一个三层Client/Server结构的水声数据库,对已获得的水声数据样本进行分类管理,建立起多层次的数据索引.实践证明,这个数据库系统可以满足快速数据检索的要求.
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