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声纳目标特征级融合的主要任务是实现信息压缩、目标身份确定(分类) ,以利于实时处理、决策分析。基于数学模型的各种算法,由于情况复杂,往往很难建立。而人工神经网络通过样本的学习,具有存储记忆、在相似输入下能恢复记忆等特性,从而避免了烦琐而复杂的建模。在神经网络声纳目标识别前的噪声预处理方法中,选用了功率谱特征提取、双谱特征提取算法;在研究了提取的特征后,选取反向传播神经网络(BP)模型;在此基础上构造了BP神经网络,并对网络进行训练与测试,给出识别实验结果。仿真模拟分析证明,基于神经网络的声纳特征级信息的融合,对目标分类有一定效果,为进一步实现声纳信息融合奠定了基础 相似文献
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结合多年收费管理工作的实际,通过引入模糊识别技术,探讨一种切实可行、经济实惠的车型自动识别方法,通过实际测试结果表明该方法具有很高的推广价值。 相似文献
765.
工程机械设备的分类管理与重点维护是强化施工质量和生产施工任务完成的一种有效方法,合理确定分类原则、制定管理规范和强化重点设备监督管理机制是工程设备管理的重要手段,本文介绍了工程机械设备分类的方法和重点设备管理维修的基本内容。 相似文献
766.
本文就京珠高速公路广东南段旦架哨隧道实际施工,分述不同分类围岩地质下的隧道开挖选择及施工方案。 相似文献
767.
将模糊聚类最大矩阵元原理与最小二乘最优准则下的模糊ISODATA聚类迭代原理相结合,并按最大隶属原则确定最优分类,建立了基于迭代的模糊混合聚类法.利用此方法对辽西沿海诸河流域进行了分类评价,得到了令人满意的结果. 相似文献
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高职院校提高精品课建设成效的实践探索 总被引:1,自引:0,他引:1
欧阳丽 《广东交通职业技术学院学报》2008,7(3):92-94
精品课建设是高等学校一项重要的教学质量改革工程。文中以顺德职业技术学院的实践探索为例,就如何提高精品课建设成效,提供了一些思路与借鉴。 相似文献