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基于PCA优化径向基函数神经网络的毫米波辐射计目标识别

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针对神经网络及其改进的神经网络易陷入局部极小值、精度和泛化之间不可调和等固有缺陷,本文将主成分分析(PCA)优化径向基函数神经网络(RBFN)应用于毫米波辐射计的目标识别,利用该方法对探测目标较多的情况下进行目标识别,并与BP和传统RBFN神经网络方法进行比较.结果表明:经过主成分分析优化的径向基函数神经网络相比BP神经网络和传统RBFN神经网络对目标的预测精度更高、发生错判的几率更低、识别效果更好.

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来源
《2015年第十届全国毫米波亚毫米波会议》|2015年|225-229|共5页
会议地点福建泉州
作者
CHENG Liang; 成亮; ZHU Li; 朱莉;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类接收机：按形式分;
关键词
毫米波辐射计; 目标识别; 主成分分析; 径向基函数神经网络; BP神经网络;

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