采用SOM和RBF神经网络优化的水下航行器噪声源识别

摘要：

本文提出利用SOM优化RBF网络隐层节点的方法提高噪声源识别的速度.用SOM对已有样本进行聚类,确定出各聚类的中心和半径,将其传送到RBF的隐层节点,再利用反向传播算法调整隐层到输出层的权值.通过新的样本来检验和比较优化前后的网络识别效果,验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：自组织映射(SOM)、径向基函数(RBF)、隐层优化、聚类、噪声源识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防科技科研项目9140A0050506JB11

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：112-114,138