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本文主要研究了基于舰船磁场—水压场的目标检测与识别的问题。首先，研究了舰船磁场、水压场的建模。在研究以往磁场建模理论的基础上，采用混合模型对船模磁场进行建模，并分析了建模特性与深度换算之间的关系。在水压场模型的建立过程中，采用了回转体模型和浅水亚临界模型。结合船模实测水压场数据，对两种水压场数学模型加以选择分析，确立了在回转体建模的基础上，根据实测数据对其进行修正的方法。 接下来，本文利用舰船磁场的建模理论，仿真了磁场通过特性曲线，利用自适应权向量方法对仿真的舰船磁场微弱信号进行检测。此外，还利用这种方法对现有的磁场实测数据进行检测。通过对仿真以及实测数据的处理，分析了自适应权向量方法的特性。 最后，采用标准的径向基函数神经网络学习和不同于传统遗传优化算法的方法分别建立了相应的径向基函数神经网络，利用提取的舰船磁、水压场特征量，实现了多个模式识别方案。