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自动目标识别（AutomaticTargetRecognition）的研究在军事领域有着极其重要的意义．而其中一个主要的方向就是研究具有位移、旋转、缩放不变性（TRSI）的目标识别方法．本文采用高阶神经网络（HONN）完成对TRSI目标的识别，通过Log－Spiral变换，降低了问题的维数，有效地解决了高阶神经网的组合爆炸问题．仿真结果表明，该方法学习次数少，识别率高，而且对带有噪声的目标也具有较高的识别率．它对于进一步研究真实世界的ATR问题具有重要作用．