基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 杨波2; 康南生2; 王辉2
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| 刊名 | 计算机系统应用
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| 出版日期 | 2010 |
| 卷号 | 000 |
| 关键词 | 多级小波神经网络 毒品爆炸物 能量色散 光谱识别 |
| ISSN号 | 1003-3254 |
| 其他题名 | Identification of Drugs and Explosives in Energy Spectrum Based on Multiple Wavelet Neural Networks |
| 英文摘要 | 利用小波神经网络自适应学习分类的优点，提出将多个小波神经网络并联使用，改进小波网络结构，在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基，用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类。实验表明，用多级小波神经网络可以实现对不同种类毒品爆炸物的识别和鉴定，为X光能量色散技术用于毒品爆炸物的检测和识别提供了一种有效的方法。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:3943635 |
| 源URL | [http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/96920]  |
| 专题 | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 作者单位 | 1.中国科学院合肥智能机械研究所 2.中国科学院合肥智能机械研究所 3.中国科学院合肥智能机械研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨波,康南生,王辉. 基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别[J]. 计算机系统应用,2010,000. |
| APA | 杨波,康南生,&王辉.(2010).基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别.计算机系统应用,000. |
| MLA | 杨波,et al."基于多级小波神经网络的毒品爆炸物能量色散识别".计算机系统应用 000(2010). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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