地面活动目标识别算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·选题意义和研究目的 | 第10页 |
| ·国内外发展综述 | 第10-13页 |
| ·识别技术的发展概述 | 第10-12页 |
| ·活动目标识别的研究动态 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容及技术要求 | 第13-14页 |
| ·本论文研究思路和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 神经网络的基本原理 | 第16-31页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·神经网络的特点 | 第17-19页 |
| ·BP 网络的基本设计原理 | 第19-20页 |
| ·BP 网络训练的基本算法 | 第20-26页 |
| ·BP 算法流程 | 第24页 |
| ·BP 网络的应用难点 | 第24-26页 |
| ·RBF 网络的概述 | 第26-30页 |
| ·RBF 网络原理 | 第27-28页 |
| ·RBF 网络常用的学习算法 | 第28-29页 |
| ·概率神经网络 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 特征分析与特征向量的构建 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·人、车目标的特征分析与特征向量构建 | 第32-34页 |
| ·人、车目标的特征分析 | 第32-34页 |
| ·人、车目标特征向量构建 | 第34页 |
| ·车目标特征分析与特征向量构建 | 第34-39页 |
| ·卡车与坦克目标特征分析 | 第35-38页 |
| ·坦克与卡车目标特征向量构建 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 神经网络的训练与测试 | 第40-61页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·BP 网络的训练与测试 | 第41-56页 |
| ·梯度下降训练算法 | 第41-44页 |
| ·改进的BP 训练算法 | 第44-54页 |
| ·BP 算法构建三分网络 | 第54-56页 |
| ·RBF 网络的目标识别 | 第56-60页 |
| ·RBF 网络的训练识别 | 第56-59页 |
| ·PNN 网络的训练、识别 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 不同网络识别的对比分析 | 第61-67页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·BP 网络的识别与结果分析 | 第61-63页 |
| ·二分类BP 网络的识别 | 第61-62页 |
| ·三分类BP 网络的识别 | 第62-63页 |
| ·BP 网络的识别结果分析 | 第63页 |
| ·RBF 网络识别结果与分析 | 第63-66页 |
| ·RBF 网络的识别 | 第63-64页 |
| ·RBF 网络识别结果分析 | 第64页 |
| ·PNN 网络识别 | 第64-65页 |
| ·PNN 三分网络识别 | 第65页 |
| ·PNN 识别结果分析 | 第65-66页 |
| ·多网络识别结果分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
