哈尔滨工程大学学报
哈爾濱工程大學學報
합이빈공정대학학보
JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY
2011年
6期
767-772
,共6页
效能评估%雷达抗干扰%SOM神经网络%q-高斯
效能評估%雷達抗榦擾%SOM神經網絡%q-高斯
효능평고%뢰체항간우%SOM신경망락%q-고사
为了扩大邻域函数的输出空间和增强神经元的邻域合作,提出基于q-高斯的SOM(self-organizing mapping)神经网络评估雷达抗干扰效能.采用q-高斯函数作为SOM神经网络的邻域函数,选取较大的非广延熵指数q扩大了q-高斯函数的输出空间,随着邻域的缩小,非广延熵指数q从大到小自适应地调整平衡了神经元的远邻域合作和近邻域合作.通过评估雷达抗干扰效能和实例测试,仿真结果表明基于q-高斯的SOM神经网络效能评估的准确率为100%、模式识别的聚类正确率和分类正确率比其他SOM神经网络高出5%,验证了该方法的有效性和可行性.
為瞭擴大鄰域函數的輸齣空間和增彊神經元的鄰域閤作,提齣基于q-高斯的SOM(self-organizing mapping)神經網絡評估雷達抗榦擾效能.採用q-高斯函數作為SOM神經網絡的鄰域函數,選取較大的非廣延熵指數q擴大瞭q-高斯函數的輸齣空間,隨著鄰域的縮小,非廣延熵指數q從大到小自適應地調整平衡瞭神經元的遠鄰域閤作和近鄰域閤作.通過評估雷達抗榦擾效能和實例測試,倣真結果錶明基于q-高斯的SOM神經網絡效能評估的準確率為100%、模式識彆的聚類正確率和分類正確率比其他SOM神經網絡高齣5%,驗證瞭該方法的有效性和可行性.
위료확대린역함수적수출공간화증강신경원적린역합작,제출기우q-고사적SOM(self-organizing mapping)신경망락평고뢰체항간우효능.채용q-고사함수작위SOM신경망락적린역함수,선취교대적비엄연적지수q확대료q-고사함수적수출공간,수착린역적축소,비엄연적지수q종대도소자괄응지조정평형료신경원적원린역합작화근린역합작.통과평고뢰체항간우효능화실례측시,방진결과표명기우q-고사적SOM신경망락효능평고적준학솔위100%、모식식별적취류정학솔화분류정학솔비기타SOM신경망락고출5%,험증료해방법적유효성화가행성.
