利用BP神经网络提升伪装目标识别效率的研究

"基于BP神经网络提高伪装目标识别概率的研究" 本文主要探讨了如何利用BP神经网络来提升伪装目标的识别概率。在军事和其他领域，目标识别是至关重要的，尤其是在复杂环境下的伪装目标识别。传统的光谱分析方法在面对光谱特性不一致的待测目标时，识别率可能会降低。 BP（Backpropagation）神经网络是一种反向传播的机器学习算法，常用于解决非线性问题，如模式识别和函数拟合。在伪装目标识别中，BP神经网络可以处理和学习复杂的输入-输出关系，从而提高识别的准确性和鲁棒性。 文章中提到，实验采用了静态迈克尔逊干涉仪来获取待测目标的光谱信息。这种干涉仪能够在不改变空间干涉长度的情况下，记录视场内的所有位置上的光谱，形成混合光谱数据集合。研究人员将已知材料的标准吸收光谱作为神经网络隐含层的规则依据，对混合光谱进行分离。 实验设计了不同距离和背景组合的混合光谱，用1.5m x 1.5m的钢板模拟四种不同的伪装目标。通过静态迈克尔逊干涉仪获取混合光谱后，利用BP神经网络算法和传统光谱吸收算法进行识别。结果表明，两种方法对无伪装目标的识别率均超过90%，而对具有伪装效果的目标，BP神经网络的识别概率达到了75.5%，远高于传统方法的31.7%。 这一研究证明了BP神经网络在伪装目标识别中的优越性，能够有效提升识别概率，这对于军事防御和安全监控等领域具有重大意义。未来的研究可能将进一步优化神经网络结构，提高识别效率，或者结合其他先进技术，如深度学习，以应对更加复杂的伪装和环境挑战。 关键词：光谱探测、目标识别、静态迈克尔逊干涉仪、BP神经网络、伪装目标 中图分类号：0433．1 文献标识码：A DOI：10.3964/j.issn.1000-0593(2010)12—3316—04