一种基于集成学习的DBN模型分类方法

郜丽鹏; 李勇

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cqvip:雷达信号分类是雷达信号电子侦察的关键技术之一,针对利用深度学习模型进行雷达信号分类时其性能不稳定的缺点,提出了一种基于集成学习的深度信念网络模型进行分类的方法.通过深度信念网络模型不同层间的特征抽取,通过不同的分类器得到不同的分类结果,再将分类结果进行集成,得到最终的输出.待分类的雷达信号由12部雷达产生,包括常规、参差、频率捷变和抖动四种雷达.仿真结果表明,该模型的分类错误率较低,鲁棒性较好.

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来源
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 |2019年第5期|585-589|共5页
作者
郜丽鹏; 李勇;
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作者单位

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
信号分类; 电子侦察; 集成学习; 深度信念网络; 特征抽取; 分类器;

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