典型文献
基于改进RBF神经网络的雷达信号识别
文献摘要：
针对增批条件下雷达信号识别准确率低、速度慢的问题,设计了一种基于改进径向基函数(RBF)神经网络的雷达信号识别方法.该方法首先对待识别雷达数据进行属性约简处理,通过知识粒度法筛选出区分度高的属性集合,并基于约简集提取决策规则,提高了属性的表征能力;然后针对神经网络结构和参数难以准确设定的问题,根据决策规则完成了雷达信号识别RBF神经网络的结构构建与参数设置.仿真实验结果表明,该方法降低了雷达信号识别RBF神经网络复杂度,能够有效完成对增批雷达信号的识别,且具有较高的识别准确率和较低的时间消耗.
文献关键词：
信号识别;神经网络;粗糙集;属性简约
中图分类号：
作者姓名：
王晓峰;董会旭;于岩;田润澜
作者机构：
空军航空大学 长春130022
文献出处：
引用格式：
[1]王晓峰;董会旭;于岩;田润澜-.基于改进RBF神经网络的雷达信号识别)[J].国外电子测量技术,2022(05):52-56
A类：
属性简约
B类：
RBF,雷达信号识别,批条,识别准确率,速度慢,径向基函数,别雷,雷达数据,属性约简,知识粒度,区分度,属性集,决策规则,表征能力,神经网络结构,参数设置,粗糙集
AB值：
0.241676
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
