基于RBF神经网络的辐射源威胁评估

• 作者: 张勇强 张殿治 黄文龙
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: Log-Sigmoid函数 径向基神经网络 辐射源威胁评估
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 总体工程
• 页码范围: 7-10,32
• 页数: 5页
• 分类号: TN95
• 字数: 3472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7859.2003.07.003

摘要

提出基于一种新的鲁棒性径向基(RBF)神经网络的辐射源威胁评估方法.此网络应用Log-Sigmoid函数作为基函数,避免了学习过程中的不稳定状态,并且比传统的RBF有更好的学习性能和函数逼近能力.并介绍一种新的归一化函数,通过归一化函数把不同类型、不同量纲的原始评估数值转换到[-1,1]区间,该归一化函数较好地体现了"奖优罚劣"的原则,同时又更有利于神经网络的训练.仿真实验证明了该方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文龙	空军工程大学工程学院	11	59	4.0	7.0
2	张殿治	空军工程大学工程学院	8	29	4.0	5.0
3	张勇强	空军工程大学工程学院	2	18	2.0	2.0