| 舰船RCS特征提取与GA-BP神经网络分类研究 |
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| 引用本文： | 张建强,高世家,赵霁红.舰船RCS特征提取与GA-BP神经网络分类研究[J].舰船科学技术,2016(2):125-130. |
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| 作者姓名： | 张建强 高世家 赵霁红 |
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| 作者单位： | 1. 海军工程大学电子工程学院,湖北武汉,430033;2. 潍坊市公安局,山东潍坊,261061 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61401493)，国家部委基金资助项目(9140A01060113JB11012) |
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| 摘 要： | 在典型舰船RCS的FEKO仿真数据基础上,提取均值、标准差、变异系数、平滑系数4种RCS数字特征作为BP神经网络的分类特征向量,进行目标分类仿真实验.实验结果显示,由于BP神经网络采用梯度下降法,其初始权值、阀值的随机设置会导致BP神经网络易陷入局部极小,为此,本文研究采用遗传算法对BP网络节点权值和阀值进行优化选择,仿真实验结果显示采用遗传算法优化后的BP神经网络分类识别性能稳定,不易陷入局部极小.
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| 关 键 词： | 雷达散射面积 特征提取 遗传算法 BP神经网络 |
Research on RCS feature extraction and classification of GA-BP neural network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | RCS feature extraction genetic algorithm BP neural network |
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