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一种改进型PSO-BP算法在红外目标中的应用

Research and Application of an Improved PSO-BP Algorithm in Infrared Targets

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为了降低伪目标引起的误检,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种改进型粒子群优化BP神经网络算法.改进型PSO-BP算法利用红外目标光谱特性设置粒子变异规则,从而调整粒子位置与速度,提高目标特征提取性能.同时,算法将权值变为权值可调函数,降低局部极值收敛的风险.实验采用Model-102F型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,与传统BP算法作对比,分别选取对不同特征波长位置及个数的形式对目标和伪目标进行识别分析.结果 显示,改进型PSO-BP算法可以有效消除伪目标干扰,同时,其收敛速度明显优于传统算法.由此可见,该设计在复杂背景红外目标识别方面具有一定的应用价值.

杜珺、高九萍

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晋中职业技术学院,山西晋中030600

山西北方风雷工业集团有限公司,山西侯马043000

目标识别 粒子群优化算法 BP神经网络 伪目标

国家自然科学基金资助项目

61171275

2020

10.3969/j.issn.1002-0640.2020.06.012

火力与指挥控制
火力与指挥控制研究会,火力与指挥控制专业情报网

火力与指挥控制

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.312
ISSN：1002-0640
年,卷(期)：2020.45(6)
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