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国家高技术研究发展计划(2009AA8080501)

作品数：1 被引量：1H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时延神经网络
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法
  • 1篇目标识别
  • 1篇空间目标识别
  • 1篇PSO

机构

  • 1篇国防科学技术...
  • 1篇西安卫星测控...

作者

  • 1篇牛威
  • 1篇寇鹏

传媒

  • 1篇雷达科学与技...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于PSO-TDNN的空间目标识别被引量：1
2010年
针对空间目标的RCS特征识别的问题,提出了基于粒子群算法(PSO)训练的时延神经网络(TDNN)识别方法。首先研究了时延神经网络的结构模型和梯度下降训练法,由于梯度下降训练法存在收敛速度缓慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于粒子群算法的训练方法,将时延神经网络的训练过程转化为群体随机优化问题。最后,提取两类空间目标的RCS实测数据小波特征,利用各类神经网络进行识别比较发现:基于粒子群算法的时延神经网络(PSO-TDNN)具有分类能力强,收敛速度快等优点。
寇鹏牛威
关键词：空间目标识别时延神经网络粒子群算法
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