粗神经元网络在辐射计目标识别中的应用

• 作者: 卫永平 李跃华 栾英宏
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 神经网络 粗集理论 粗糙神经元 目标识别
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TN959.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1194.2008.05.011

摘要

将粗糙神经元和传统神经元混合构造的粗糙神经网络,用于对毫米波辐射计回波信号的目标识别.其中粗糙神经元包含一对重叠的普通神经元,使用一对上下值作为输入和输出.对于实际应用中变量值是范围值的情况,用粗糙神经网络来开发模型,结果优于传统神经网络.仿真实验表明,该模型提高了目标的识别率和网络的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃华	南京理工大学电子工程与光电技术学院	50	232	8.0	11.0
2	栾英宏	南京理工大学电子工程与光电技术学院	12	54	5.0	6.0
3	卫永平		4	26	3.0	4.0