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遗传算法优化RBF网络的图像杂波抑制技术研究
被引:8
作者:
范巧艳
艾斯卡尔·艾木都拉
机构:
[1] 新疆大学信息科学与工程学院
来源:
关键词:
杂波抑制;
神经网络;
遗传算法;
Kendall秩相关系数;
Friedman统计量;
D O I:
暂无
中图分类号:
TN911.73 [图像信号处理];
学科分类号:
0711 ;
080401 ;
080402 ;
摘要:
在红外搜索与跟踪系统中,背景杂波抑制效果将直接影响到低信噪比条件下点状运动目标的检测及跟踪性能。利用RBF神经网络的非线性映射能力和遗传算法的全局搜索机制,本文研究了一种利用遗传算法(GA)优化RBF神经网络的背景杂波抑制技术。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法进行了验证,背景杂波抑制效果与BP神经网络和常用的Uniform加权函数进行了比较,结果表明本文研究方法可行有效。
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