申请入驻
会员登录
首页
专家库
成果简介
采编系统
官方活动
综合
综合
专家
记者
成果
新闻
观点
活动
检索
第一学习
智库首页
>
智库成果
>
期刊论文
基于克隆优化的船舶号灯神经网络识别模型
朱金善
孙立成
胡江强
何庆华
· 2015
分享
收藏
阅读量:98
船舶号灯
识别模型
克隆优化
神经网络
期刊名称:
大连海事大学学报 2015 年 02 期
摘要:
针对复杂光环境下船舶号灯识别模型的高维、强非线性及影响因素复杂等特性,提出一种基于克隆选择优化算法的BP神经网络识别模型.通过对影响因素的筛选确定BP神经网络的输入,将号灯识别码作为网络的输出确定BP神经网络模型.采用免疫克隆选择优化算法,确定网络层数和各层节点数目,结合灵敏度分析法选择非线性寻优的方向和尺度,以减少BP神经网络的迭代次数,提高搜索效率.通过对海上夜航时拍摄的一些实景照片进行学习和识别的仿真,验证了所建立的船舶号灯识别模型的有效性.
相关专家
相关课题