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一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法

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本发明提供了一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法，提取水声信号的MFCC水声特征，水声特征作为BP神经网络分类器的样本；然后随机初始化遗传算法的种群，种群中的个体包含需要优化的BP神经网络的权值和阈值，权值和阈值作为遗传算法的目标优化函数，目标优化函数代入BP神经网络获得仿真误差，优化种群中每个个体的仿真误差，获得BP神经网络的最佳初始权重和阈值；最后利用遗传算法优化后的BP神经网络对水声特征进行训练和识别，获得分类算法的正确率。本发明使用遗传算法对水声目标的特征进行识别分类，用遗传算法优化后的BP神经网络训练和预测水声目标可获得更高的识别率，识别性能更稳定。

著录项

公开/公告号CN111259750A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-09

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学;
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申请/专利号CN202010025865.9
发明设计人曾向阳;杨爽;王海涛;乔彦;
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申请日2020-01-10
分类号
代理机构西北工业大学专利中心;
代理人金凤
地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号
入库时间 2023-12-17 09:38:14

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-03

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200110

实质审查的生效
2020-06-09

公开

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