基于PCA与BP神经网络的危险化学品船舶识别

发布时间：2018-03-20 03:35

  本文选题：主元分析法　切入点：BP神经网络　出处：《舰船科学技术》2017年16期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对危险化学品船舶进行识别有利于保障海上航道安全和维护海洋生态环境。本文通过PCA算法进行危险化学品船舶的特征提取,并且测试集和训练集样本都投影到特征空间中,利用BP神经网络进行分类识别。最后进行BP神经网络分类器中不同阈值和不同隐层数量的仿真实验。
[Abstract]:The identification of dangerous chemical vessels is beneficial to ensure the safety of sea lanes and maintain the marine ecological environment. In this paper, the PCA algorithm is used to extract the features of dangerous chemical vessels, and the test and training samples are projected into the feature space. Finally, the simulation experiments of different thresholds and different hidden layers in BP neural network classifier are carried out.
【作者单位】： 天津职业大学网络与信息管理中心;
【分类号】：TP183;U698

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本文编号：1637360