船舶辐射噪声的识别非常复杂,为提高其分类器的分类性能和可靠性,提出一种基于多人决策理论的多分类器决策模型和算法.通过采用Welch谱、线性预测编码谱和Burg谱3种特征对应的BP神经网络和支持向量机分类器组成的-个分类结果进行群体决策,并对海上实测的3 类目标辐射噪声数据进行分类.实验结果表明,对3 类目标的总体正确识别概率达到96.29%,比单个分类器具有更好的分类性能.