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《吉林大学》 2015年
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基于BP神经网络的未爆物识别研究

闫岩  
【摘要】:随着社会经济的日益发展和科学技术的不断进步,许多新兴的事物也随之出现,给人们的生活带来了极大的方便。同时,仍有许多有待研究的科学问题摆在我们面前,未爆物的识别技术就是要解决的问题之一。本文中的未爆物,主要指的是在军事战争中遗留的没有爆炸的炸弹或惰性地雷或地雷模拟物。这一关系到人们生命安危的问题受到了各国政府的高度重视,因此投入了大量的财力和人力来辅助相关人员排除未爆物,以避免或减少对人类造成的无辜损失或伤亡。许多国家的科学家也正在致力于研究探测和识别出未爆物的关键技术和方法。本文研究了未爆物识别技术和方法,并采用基于BP神经网络识别未爆物的方法。 BP神经网络具有联想记忆、非线性映射和鲁棒性强等特点,在模式识别、函数逼近、数据压缩和预测分析等诸多方面都得到了广泛的应用。BP神经网络是由输入层、输出层和隐含层为若干个数所组成的网络。各层之间通过权值连接,因此,合理的设计BP神经网络结构和采用合适的算法是解决应用问题的关键。 本文首先对BP神经网络的原理进行了较为详细的研究,实现了对四类常见曲线的识别。并将其应用于未爆物的特性曲线的识别中,取得了一定的效果,达到识别未爆物的目的。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP183

【参考文献】
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