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J-GLOBAL ID：201702249972519185   整理番号：17A0155067

逆伝播型人工ニューラルネットワークによる無人航空機の自動目標認識システム

Automatic target recognition system for unmanned aerial vehicle via backpropagation artificial neural network

著者 (2件)： JIA Jiaqi (Beijing Univ. Aeronautics and Astronautics, Beijing, CHN) ,  DUAN Haibin (Beijing Univ. Aeronautics and Astronautics, Beijing, CHN)
資料名： Aircraft Engineering and Aerospace Technology  (Aircraft Engineering and Aerospace Technology)
巻： 89  号： 1  ページ： 145-154  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0349A  ISSN： 1748-8842  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿では,サーベイランスUAVの行う複雑な目標認識を改善した,逆伝播型人工ニューラルネットワーク(BPP-ANN)アルゴリズムについて,その構造最適化を目的とし,効率向上と目標認識時間の短縮を目指した。またUAV目標自動認識のためのハードウェア・イン・ザ・ループ・システムも開発した。BP-ANN構造のハイブリッドモデルは,航空機自動目標認識のために確立された。この方法は,コントローラパラメータを識別し,計算の複雑さを低減する。ネットワークの接近速度はより速く,認識精度はより高い。このネットワークは,BPP ANNアルゴリズムとHuモーメントの利点を組み合わせ融合させる。2つのネットワークの利点を持ち,識別の速度と精度を向上させる。ダブル隠れレベルのBP-ANNは,認識プロセスの速度を容易に増加させ,認識精度のために良好な性能を得ることができる。る。

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  物体認識 ,  *無人機 ,  モーメント ,  シミュレータ
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *自動目標認識 ,  画像モーメント ,  ハードウェアインザループ ,  目標認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 伝播 ,  人工ニューラルネットワーク ,  無人航空機 ,  自動目標認識