基于加权矢量神经网络的辐射源识别方法

• 作者: 王文 谢芳
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 矢量神经网络 辐射源
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 59-61,109
• 分类号: TP183
• 字数: 2438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1627-9730.2010.11.017

摘要

现有的很多分类识别方法包括基于专家系统的方法[1]、基于贝叶斯理论的方法、基于模糊模式识别的方法[2]、基于最近邻的方法[3]、基于人工神经网络的方法[3]等等在辐射源识别中都有比较成功的应用,但这些方法一般都针对测量参数为标量形式的测量值进行处理,在一定程度上解决了由于参数测量误差所引起的辐射源识别问题,对于误差的另一种情形,即测量参数为区间类型模糊值的情况讨论却较少,文献提出了一种基于模糊IF-Then规则的神经网络算法,给出了能够处理模糊输入的神经网络体系结构,同时给出了一种基于代价函数的学习算法,其代价函数由实际模糊输出和无模糊输出决定,通过学习该网络能够实现模糊输入到模糊输出的非线性映射.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文		1	4	1.0	1.0
2	谢芳		1	4	1.0	1.0