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一种基于神经网络增量学习的辐射源识别算法

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神经网络是辐射源识别的有效工具，但是随着辐射源信号的增加，新训练样本集不断加入，此时需要对所有训练样本重新训练以调整网络结构，将耗费大量时间和存储空间。为解决上述问题，本文引入一种神经网络增量学习算法一learn++算法用于辐射源识别，该算法能够在后继增量学习的同时，保留之前的训练结果，且不需访问之前数据，在保证识别精度的同时可显著减少训练时间和存储空间。仿真实验验证了算法的有效性。

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来源
《第十四届全国信号处理学术年会》|2009年|562-565|共4页
会议地点长沙
作者
郝增荣; 刘海军; 柳征; 姜文利;
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作者单位

中国电子学会;

中国仪器仪表学会;

中国图象图形学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
辐射源识别; 神经网络; 增量学习;

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