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基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。 相似文献
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提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。 相似文献
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针对传统战术任务推理方法难以处理对抗性意图存在欺骗行为的问题,通过变换态势分析人员视角,以敌方指挥员角度建立了基于作战效能最大化的单平台战术任务推理模型。模型首先根据对空防御战场态势构建了执行各战术任务的效能评价指标及其优势函数;进而将此多平台战术任务推理转化为多目标优化问题,并通过连续Hopfield神经网络优化算法对该问题进行求解。最后通过仿真实验对推理模型的可行性与有效性进行了验证。 相似文献
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