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摘要:
为了快速准确地检测混沌背景中的微弱信号,提高网络泛化能力,文中利用改进教学优化算法优化贝叶斯回声状态网络的模型参数,提出了一种改进教学优化的混沌背景中微弱信号检测方法.通过建立混沌序列单步预测模型,分析预测误差的幅值,检测混沌背景中微弱瞬态信号和周期信号.对Lorenz系统和实测的海杂波数据进行实验研究,验证预测模型的有效性,结果表明,贝叶斯回声状态网络模型的预测结果比支持向量机和径向基神经网络模型的均方根误差降低了2个数量级,缩短了预测时间,提高了预测精度和预测效率,能快速有效地检测混沌背景中微弱信号,且具有更低的门限.
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参数组合优化
支持向量机
遗传算法
内容分析
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文献信息
篇名 一种基于改进教学优化的微弱信号检测方法
来源期刊 现代雷达 学科 工学
关键词 贝叶斯回声状态网络 改进教学优化算法 微弱信号检测 混沌系统
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 信号处理
研究方向 页码范围 37-40,45
页数 5页 分类号 TN957.51
字数 3230字 语种 中文
DOI 10.16592/j.cnki.1004-7859.2018.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 行鸿彦 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 137 1324 19.0 31.0
5 沈洁 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯回声状态网络
改进教学优化算法
微弱信号检测
混沌系统
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代雷达
月刊
1004-7859
32-1353/TN
大16开
南京3918信箱110分箱
28-288
1979
chi
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