舰船RCS特征提取与GA-BP神经网络分类研究

• 作者: 张建强 赵霁红 高世家
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达散射面积 特征提取 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 装备技术
• 页码范围: 125-130
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2016.2.025

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建强	海军工程大学电子工程学院	42	202	8.0	11.0
2	赵霁红		2	6	1.0	2.0
3	高世家		2	6	1.0	2.0