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Neural networks applied to transient signal identification / by D.N. Swingler. : D68-20/3-1992E-PDF

"This report details an investigation into the classification performance of a conventional, multi-layer perceptron, neural net and compares it to that of a classical k-Nearest Neighbour approach. The training and test vectors were derived from real underwater data provided by DREA. The results presented here indicate similar classification performance by each of the techniques"--Abstract, page 6.

Lien permanent pour cette publication :
publications.gc.ca/pub?id=9.950365&sl=1

Renseignements sur la publication
Ministère/Organisme
  • Defence Research Establishment Atlantic, issuing body.
  • Canada. Department of National Defence. Research and Development Branch, issuing body.
TitreNeural networks applied to transient signal identification / by D.N. Swingler.
Titre de la série
  • DREA CR ; 92/420
Type de publicationMonographie - Voir l'enregistrement principal
Langue[Anglais]
FormatTexte numérique
Document électronique
Note(s)
  • "W7707-9-01274/01-OSC Contract Number."
  • Digitized edition from print [produced by Defence Research and Development Canada].
  • Includes bibliographical references (page 36).
  • Includes abstracts in English and French.
Information sur la publication
  • Halifax, Nova Scotia : Defence Research Establishment Atlantic = Centre de recherches pour la défense atlantique : National Defence, Research and Development Branch = Défense nationale, Bureau de recherche et développement, March 1992.
Auteur / Contributeur
  • Swingler, D. N., author.
Description1 online resource (1 volume (various pagings)) : illustrations, graphs.
Numéro de catalogue
  • D68-20/3-1992E-PDF
Descripteurs
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