《改进SFLA-BP神经网络在遮盖干扰信号识别应用》PDF+DOC
作者:杨洁,褚书培
单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
出版:《传感器与微系统》2020年第08期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGQJ2020080450
DOC编号:DOCCGQJ2020080459
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提出一种改进混合蛙跳算法(SFLA),采用天牛须搜索(BAS)算法来优化混合蛙跳算法的子种群的局部搜索能力,以适应度函数作为评价标准,通过不断对最差个体进行更新来提高子种群的整体水平,优化出整个种群的最优解,即神经网络最佳的初始权值、阈值,对反向传播(BP)神经网络进行训练,得出最优的网络模型,使用BP神经网络、SFLA-BP神经网络和改进SFLA-BP神经网络将雷达有源遮盖性干扰信号分类处理。实验结果表明:改进SFLA-BP神经网络对干扰信号的平均正确识别率为0.91,均优于BP神经网络的正确识别率0.853 5以及SFLA-BP神经网络的正确识别率0.891 7。
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