粗神经网络在雷达目标识别中的应用（锦集10篇）由网友“中辣炒米粉”投稿提供，下面就是小编给大家分享的粗神经网络在雷达目标识别中的应用，希望大家喜欢!
篇1：粗神经网络在雷达目标识别中的应用
粗神经网络在雷达目标识别中的应用
将粗集理论与神经网络结合起来设计出粗神经网络,用于对雷达目标数据进行融合,特别是对雷达目标进行识别.研究表明这种网络可以接受定性输入,即输入是一个范围或在观测时间内输入是变化的,从而大大提高雷达目标的识别率.粗集理论和神经网络结合起来将在雷达数据融合方面有着很好的应用前景.
作 者：巩华 郑链 宋承天 作者单位：北京理工大学机电工程学院,北京,100081 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 12(1) 分类号：V243.2 TP273 关键词：雷达目标识别 神经网络 粗集理论篇2：BP神经网络在多普勒雷达降水量的估测中的应用
BP神经网络在多普勒雷达降水量的估测中的应用
利用4次降雨过程的多普勒雷达体扫的回波强度资料及相应的雨量计观测资料,通过BP神经网络方法来估测临沂地区的降雨量,同时以改进的最佳窗概率配对法建立的Z-R关系估测的降雨量为对照,进一步验证BP神经网络方法的优越性.根据各个站点的平均相对误差、均方根差、相关系数和相关曲线斜率4个指标的.比较,小时雨量和累计降雨量估测结果表明: BP神经网络估测精度要明显优于Z-R关系式,训练样本的精度高于检验样本的精度,BP神经网络估测的降雨量与站点实测雨量吻合性较好,能够较真实地反映地面降雨情况;Z-R关系式估测的降雨量随着雨强的不同表现为不同程度的低估现象.
作 者：邵月红 张万昌 刘永和 孙成武 傅成玉 SHAO Yue-hong ZHANG Wan-chang LIU Yong-he SUN Cheng-wu FU Cheng-yu 作者单位：邵月红,SHAO Yue-hong(南京大学,国际地球系统科学研究所,南京,江苏210093)张万昌,刘永和,ZHANG Wan-chang,LIU Yong-he(中国科学院,大气物理所东亚区域气候-环境重点实验室/全球变化东亚区域研究中心,北京100029)
孙成武,傅成玉,SUN Cheng-wu,FU Cheng-yu(临沂市气象局,临沂,山东276004)
刊 名：高原气象 ISTIC PKU英文刊名：PLATEAU METEOROLOGY 年，卷(期)： 28(4) 分类号：P426.6 关键词：BP神经网络 多普勒雷达 降水估测篇3：BP神经网络在结构边界参数识别中的应用
BP神经网络在结构边界参数识别中的应用
针对建立发动机动力学模型过程中,试车台机架结构边界环境的不确定状况,对神经网络在边界刚度识别中的应用进行了研究.以结构模态频率为网络输入,边界X、Y、Z方向的'刚度为输出,通过一种增加训练样本的方法大大提高了网络的映射性能.最终的识别结果达到了预期目标,满足工程需要.
作 者：李锋 袁军社 作者单位：西安航天动力研究所,陕西,西安,710100 刊 名：火箭推进 英文刊名：JOURNAL OF ROCKET PROPULSION 年，卷(期)：2009 35(4) 分类号：V434 关键词：发动机机架 边界刚度 参数识别 BP神经网络篇4：随机模糊神经网络在目标状态信息融合中的应用
随机模糊神经网络在目标状态信息融合中的应用
提出一种新的基于随机模糊神经网络的多传感器状态信息融合方法,研究和比较了基于单值模糊神经网络和基于随机模糊神经网络的雷达与红外传感器状态信息融合.仿真结果表明,当输入被噪声污染时,基于随机模糊神经网络的`方法离线学习次数更少,能更有效地防止噪声的干扰,并且融合误差更小.
作 者：龙翔 敬忠良 金德琨 王安 作者单位：龙翔,金德琨,王安(西北工业大学,自动控制系,陕西,西安,710072)敬忠良(上海交通大学,图像与信息处理研究所,上海,30)
刊 名：控制与决策 ISTIC EI PKU英文刊名：CONTROL AND DECISION 年，卷(期)： 17(4) 分类号：V243.2 关键词：随机动态系统 随机模糊神经网络 状态信息融合篇5：神经网络辅助卡尔曼滤波技术在雷达目标跟踪中的应用研究
神经网络辅助卡尔曼滤波技术在雷达目标跟踪中的应用研究
提出了一种应用神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,用BP神经网络修正目标机动运动时的卡尔曼滤波误差,并用matlab仿真单目标机动飞行时的.滤波效果,通过与卡尔曼滤波精度和滤波稳定度的比较说明该算法比传统卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标方面效果要好.
作 者：黎新 虞亮 作者单位：中国民航飞行学院,四川广汉,618307 刊 名：中国民航飞行学院学报 英文刊名：JOURNAL OF CIVIL AVIATION FLIGHT UNIVERSITY OF CHINA 年，卷(期)： 20(6) 分类号：V2 关键词：卡尔曼滤波 神经网络 目标跟踪篇6：决策法在决策层融合目标识别中的应用和改进
决策模板法在决策层融合目标识别中的应用和改进
决策模板法是一种简单直观的决策层融合识别算法,但是经典的决策模板法没有充分利用各传感器对于不同类目标鉴别能力的`先验信息.本文提出利用传感器平均度量熵对决策模板法进行修正,合理度量各个传感器对不同类目标的分类鉴别能力,仿真结果表明改进的决策模板法能提高目标正确识别率.
作 者：张翼 朱玉鹏 付耀文 王宏强 黎湘 ZHANG Yi ZHU Yu-peng FU Yao-wen WANG Hong-qiang LI Xiang 作者单位：国防科技大学电子科学与工程学院ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)： 12(6) 分类号：V274.1 TP212 关键词：决策层融合 目标识别 决策模板 熵篇7：模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用
模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用
采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的'超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点.
作 者：邵立南 刘志斌 SHAO Li-nan LIU Zhi-bin 作者单位：辽宁工程技术大学,资源与环境工程学院,辽宁,阜新,123000 刊 名：辽宁工程技术大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF LIAONING TECHNICAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2005 24(z1) 分类号：X824 关键词：SA-BP神经网络模型 模拟退火算法 BP算法篇8：神经网络在GPS高程拟合中的应用
神经网络在GPS高程拟合中的应用
在对人工神经网络的基本原理、神经元模型和网络结构、数据结构、训练方式等研究的`基础上,与GPS高程理论相结合,给出一种新的算法(新BP算法).以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例,使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合.
作 者：韩硕 HAN Shuo 作者单位：中国纺织工业设计院,北京,100037 刊 名：测绘通报 ISTIC PKU英文刊名：BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： “”(4) 分类号：P228.4 关键词：神经网络 GPS高程 高程转换 BP网络算法篇9：BP神经网络在洪流预报中的应用
BP神经网络在洪流预报中的应用
通过归纳分析,结合实际的采集数据,对降雨径流预报的人工神经网络模型进行了改进,并针对不同的'预报系统,采用改进的自适应BP算法进行分析,指出了今后洪流预报发展的方向.
作 者：冯必波 张伶俐 陈艳 FENG Bi-bo ZHANG Ling-li CHEN Yan 作者单位：冯必波,陈艳,FENG Bi-bo,CHEN Yan(重庆工学院,计算机科学与工程学院,重庆,400054)张伶俐,ZHANG Ling-li(重庆工学院,外国语学院,重庆,400054)
刊 名：重庆工学院学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)： 22(7) 分类号：P457 关键词：BP神经网络 洪流预报 智能系统篇10：改进型LM-BP神经网络在水质评价中的应用
改进型LM-BP神经网络在水质评价中的应用
摘要：为了克服传统BP神经网络在水质评价中的不足,利用双极性S型函数输出可为正或负的特性以及LM算法具有梯度下降法的全局特性和高斯-牛顿的局部特性,对BP神经网络法进行改进,提出了基于双极性S型函数的.改进型LM-BP神经网络模型的水质评价方法.应用结果表明,将此网络模型应用于水质评价是有效的、可行的.与其他评价方法相比,评价结果更加客观、合理.改进后的算法收敛速度较快,预测精度很高,为水质评价提供了一种新方法.作 者：华祖林 钱蔚 顾莉 作者单位：河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室,江苏,南京,210098 期 刊：水资源保护 ISTICPKU Journal：WATER RESOURCES PROTECTION 年，卷(期)：2008, 24(4) 分类号：X824 关键词：神经网络 双极性S型函数 LM算法 水质评价★ 计算机论文
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