%0 Journal Article
%T 基于克隆优化的船舶号灯神经网络识别模型
%A 朱金善
%A 孙立成
%A 胡江强
%A 何庆华
%J 大连海事大学学报
%P 41-45
%D 2015
%R 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2015.02.007
%X 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.
%K 船舶号灯
%K 识别模型
%K 克隆优化
%K 神经网络
%U http://xb.dlmu.edu.cn/CN/abstract/abstract218.shtml