[发明专利]一种基于遗传算法优化BP神经网络的水声目标识别方法在审
| 申请号： | 202010025865.9 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111259750A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 曾向阳;杨爽;王海涛;乔彦 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00;G06N3/12;G06F30/20 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 优化 bp 神经网络 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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