全部作者：趙春暉 馬梅真 尚政國第1作者單位：哈爾濱工程大學論文摘要：利用具有2階收斂效應的Levenberg-Marquardt(L-M)演算法優化BP的權值修正量，構造了快速收斂的LMBP學習演算法，並將其應用在聲納影象識別系統中。通過與標準BP演算法和幾種常用改進型BP神經網路以及徑向基函式網路比較，驗證了用LMBP神經網路作為聲納影象識別系統中的分類器，能夠提高影象的識別率，加快網路的'收斂速度，通過對受不同程度高斯白噪聲汙染的聲納圖象的識別，驗證了其效能穩定，具有較好的抗噪聲效能。關鍵詞：聲納影象;識別;LMBP演算法;神經網路 (瀏覽全文)發表日期：2006年10月10日同行評議：
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