基于人工鱼群神经网络的水下目标识别

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中文摘要：为了削弱复杂恶劣的环境对水下成像造成的不利影响及满足水下机器人目标识别任务实时性的需求，构造组合不变矩对水下目标进行特征提取，提高了目标的聚类性能。引入具有全局寻优能力的人工鱼群算法，在增加单纯神经网络收敛速度的同时避免算法陷入局部最优，进而建立了完整的基于人工鱼群神经网络的水下目标识别系统。应用此系统对不同水下实测目标图像进行特征提取与识别对比实验，结果表明所建立系统具有较优的聚类性能和较高的识别精度。

作者：

张赫、万磊、唐旭东

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作者单位：

哈尔滨工程大学智能水下机器人技术国防科技重点实验室,哈尔滨 150001

关键词：

水下图像目标识别组合不变矩神经网络人工鱼群算法

主办单位：

中国自动化学会

会议名称：

2009年全国模式识别学术会议暨首届中日韩模式识别学术研讨会

会议时间：

2009-11-04

会议地点：

南京

会议母体文献：

2009年全国模式识别学术会议暨首届中日韩模式识别学术研讨会论文集

页码：

113-117

出版时间：

2009