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基于量子神经网络的辐射源识别方法
被引:6
作者
:
张中山
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机构:
中国电子科技集团公司第三十八研究所
张中山
贾可新
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机构:
中国电子科技集团公司第三十八研究所
贾可新
机构
:
[1]
中国电子科技集团公司第三十八研究所
来源
:
航天电子对抗
|
2013年
/ 29卷
/ 03期
关键词
:
量子神经网络;
雷达辐射源识别;
多层激励函数;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
TN974 [雷达电子对抗];
学科分类号
:
080906
[电磁信息功能材料与结构]
;
140502
[人工智能]
;
摘要
:
针对传统的BP神经网络对雷达辐射源识别率不高问题,提出了基于量子神经网络的辐射源识别方法。由于量子神经网络借鉴了量子理论的量子态叠加思想,不仅保留了人工神经网络的固有优势,而且可形成特征空间的多级划分,使得分类具有更大的自由度,从而较好地对辐射源进行分类识别。实验结果表明,相比于传统BP神经网络,该方法能获得更高的雷达辐射源识别率。
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页数:4
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