基于神经网络的无源多传感器属性数据关联

被引：10

作者：

徐敬

王秀坤

胡家升

机构：

[1] 大连理工大学

来源：

系统仿真学报 | 2003年 / 01期

关键词：

属性数据关联; BP神经网络; 改进的BP学习算法; 阈值;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2003.01.035

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

080202 ;

摘要：

采用引入动量项、自适应调整步长、Levenberg-Marquardt优化方法对基本的BP神经网络进行改进,以提高学习速度,改进的BP神经网络学习算法用于对无源多传感器获得的雷达辐射源参数进行属性数据关联,能够自适应地调整阈值,即根据训练数据调整关联的门限值,与确定门限的属性关联算法相比,有着很高的关联正确率。

引用

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