【摘 要】
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采用了以免疫 RBF网络为子网络的神经网络阵列实现了对雷达信号体制和用途的分类识别。免疫 RBF网络采用全局搜索的优化方式 ,克服了传统算法的固有缺陷 ,在收敛速度和性能上
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采用了以免疫 RBF网络为子网络的神经网络阵列实现了对雷达信号体制和用途的分类识别。免疫 RBF网络采用全局搜索的优化方式 ,克服了传统算法的固有缺陷 ,在收敛速度和性能上都有较大的提高 ;通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子 ,缩小了标准进化算法搜索空间的范围。采用神经网络阵列有效地解决了单个神经网络在雷达信号识别中训练时间长 ,扩充、修改、维护难等致命的弱点。仿真结果表明 ,在雷达参数不全的情况下 ,免疫 RBF网络阵列对各种雷达的体制和用途都达到了较高的正确识别率。
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