| 神经网络在雷达杂波仿真中的应用研究——自然梯度算法 |
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| 引用本文： | 王茜,肖军. 神经网络在雷达杂波仿真中的应用研究——自然梯度算法[J]. 萍乡高等专科学校学报, 2007, 0(6): 20-22 |
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| 作者姓名： | 王茜 肖军 |
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| 作者单位： | 江西工业工程职业技术学院,江西,萍乡,337055 |
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| 摘 要： | 文中运用广义维纳过程的零记忆非线性变换法(Zero Memory Nonlinearity,ZMNL)获得K分布雷达杂波的序列,由此得到神经网络所需的训练样本,再根据经特定算法训练的神经网络仿真得到K模型分布雷达杂波序列。文中的重点在于对比传统梯度算法和自然梯度算法的不同,突出自然梯度算法在神经网络权值的训练中收敛速度和准确性上的优势。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 自然梯度 ZMNL 雷达杂波 |
| 文章编号： | 1007-9149（2007）06-0020-03 |
| 收稿时间： | 2007-10-20 |
| 修稿时间： | 2007-10-20 |
On Radar Clutter Using ANN Based on Natural Gradient——based Algorithm |
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| Wang Xi,Xiao Jun. On Radar Clutter Using ANN Based on Natural Gradient——based Algorithm[J]. Journal of Pingxiang College, 2007, 0(6): 20-22 |
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| Authors: | Wang Xi Xiao Jun |
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| Abstract: | By using Zero Memory Nonlinearity(ZMNL),a broad sense wiener process,the author gained random vector sequence of K-model distribution and training sample needed by neural network,and then uses computer emulation command to generate random vector sequence of K-model distribution.The paper compared natural gradient-based algorithm and the conventional-gradient based algorithm and showed that the NG algorithm approach has faster convergence speed and better performance than the CG algorithm. |
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| Keywords: | artificial neural network(ANN) natural gradient algorithm ZMNL radar clutter |
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