作者：庄夏 单位：南京电子技术研究所 出版：《现代雷达》2017年第12期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDLD2017120030 DOC编号：DOCXDLD2017120039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高现有雷达故障的诊断效率和诊断精度，提出了一种基于增强学习神经网络的雷达故障诊断模型。首先，对基于神经网络的故障诊断模进行了构建和分析；然后，给出了采用马拉特(Mallat)塔式小波变换算法对故障输入数据进行特征提取的方法，将神经网络故障诊断模型的所有参数作为马尔科夫决策模型(MDP)的状态空间，采用增强学习中的行动者评论家算法来寻求最优参数，即采用评论家对当前状态进行评价，并通过行动者对当前状态进行不断改变。在上述讨论基础上，采用反向传播算法再次训练模型。仿真结果表明：文中方法具有较高的故障诊断精确度，相比其他方法具有故障诊断效率高的优点。

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