基于BP神经网络的空中目标识别方法

摘要：

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.

关键词：神经网络、目标识别、BP算法、矩不变量

所属期刊栏目：37

分类号：V271.4;TP391.4(各类型航空器)

资助基金：江苏省科技支撑基金资助项目BE2010190

在线出版日期：2013-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：132-135,139