| 无线电引信定向探测优化研究 |
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| 引用本文： | 韩俊杰,李为民,张琳.无线电引信定向探测优化研究[J].现代防御技术,2006,34(1):69-72. |
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| 作者姓名： | 韩俊杰 李为民 张琳 |
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| 作者单位： | 空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800 |
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| 摘 要： | 提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。
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| 关 键 词： | 无线电引信 人工免疫算法 RBF网络 最小二乘法 优化 |
| 文章编号： | 1009-086X(2006)01-0069-04 |
| 修稿时间： | 2005年3月13日 |
Research on optimization of radio fuse orientated detection |
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| HAN Jun-jie,LI Wei-min,ZHANG Lin.Research on optimization of radio fuse orientated detection[J].Modern Defence Technology,2006,34(1):69-72. |
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| Authors: | HAN Jun-jie LI Wei-min ZHANG Lin |
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| Abstract: | The parameter optimization of the RBF nerve network through artifical immune algorithm is proposed,and the weights of RBF network linear output layer is confirmed using least square method.The hybrid train and learn algorithm of two-layer RBF network is built based on artificial immune algorithm.Aimed at the limitation of the detection of radio fuze,the proposed method is used to optimize the orientated detection of radio fuze.In the end,the superiority of the optimization method is given through the computer simulation. |
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| Keywords: | Radio fuze Artificial immune algorithm RBF network Least square method Optimization |
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