基于改进FCM的水下目标识别设计
Design on Underwater Target Identification Based on an Improved FCM Algorithm作者机构：西北工业大学水下信息处理与控制重点实验室陕西西安710072
出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)
年 卷 期：2009年第17卷第5期
页 面：954-956页
学科分类：08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家水下信息处理与控制重点实验室基金项目(9140C2304100807)
主 题：模糊C-均值聚类 特征加权 RBF神经网络 监督学习 自组织
摘 要：水下目标识别在鱼雷水下武器反对抗中占有重要的地位,模糊聚类与神经网络相结合,广泛应用在模式识别的各个领域;在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对目标分类的不同影响,提出一种基于特征加权的改进FCM算法,使数据更有效的分类;将改进的FCM算法与改进RBF神经网络结合起来建模,充分利用二者的优点,运用到水下目标识别的分类中,得到满意的结果,提高了鱼雷跟踪定位目标的可靠性。
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