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针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明:在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。 相似文献
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MADM中不同属性的规范化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
不同属性值的规范化是多属性决策问题中的重要过程.提出了一种属性值作为点到优区间和劣区间的距离的定义,依据该定义得到了属性值规范化新方法,并通过实例证明了新规范化方法的有效性. 相似文献
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从电阻分压器的结构与原理入手,分析了其在静电高压标准装置测量使用过程中随测试信号频率变化而产生误差的原因,利用加入电压跟随器和采用补偿电容等方法对该电阻分压器的频率特性进行了改进,使其达到了较高的测量精度。 相似文献
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