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雷达信号识别的GANN方法
被引:8
作者
:
黄贤锋
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机构:
解放军电子工程学院
黄贤锋
陈卫
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解放军电子工程学院
陈卫
谭营
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解放军电子工程学院
谭营
机构
:
[1]
解放军电子工程学院
[2]
解放军电子工程学院 室
[3]
合肥
[4]
室
来源
:
电子对抗技术
|
2004年
/ 01期
关键词
:
遗传算法;
雷达信号识别;
GANN;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TN957.51 [雷达信号检测处理];
学科分类号
:
081002
[信号与信息处理]
;
摘要
:
利用神经网络方法进行雷达信号识别存在两个问题,一是难以选择最优的网络结构;二是用传统的BP学习算法,常常收敛到局部解。本文提出一种GANN方法,即首先利用遗传算法优化两层前馈神经网络结构以确定中间隐层的节点数,然后用遗传算法进行学习。通过与BP算法相比较,遗传算法不仅速度快,而且能找到最优解。实验表明,将GANN应用于雷达信号识别,识别率更高。
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基于Log-Sigmoid型径向基神经网络的雷达辐射源识别
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基于Log-Sigmoid型径向基神经网络的雷达辐射源识别
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模糊神经网络的舰载雷达辐射源识别方法
[J].
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遗传算法与神经网络的结合
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机构:
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徐博艺
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电子学报,
1995,
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[8]
雷达威胁识别专家系统.[J].谭营;崔宗国;黄建冲;.电子对抗.1997, 02
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