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101.
采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。 相似文献
102.
提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计(direction of arrival, DOA)算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。 相似文献
103.
New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy 总被引:2,自引:0,他引:2 下载免费PDF全文
Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method. 相似文献
104.
105.
混合交通运量分布与均衡配流组合模型研究 总被引:7,自引:0,他引:7
运量分布与交通分配是交通规划中的两个关键问题 ,但现有模型在我国城市交通规划的实际应用中存在不少问题。本文基于我国城市混合交通的特点 ,借助于 share需求模型 ,建立了混合交通运量分布与平衡分配的极值模型 ,并利用最优化原理证明了模型的最优解等价于 Wardrop的用户平衡原则且最优解是唯一的。最后利用方向搜索法得到该模型的算法 相似文献
106.
107.
108.
以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性 相似文献
109.
110.
叶玉玲 《系统工程与电子技术》2009,31(12):2988-2993
基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络(fuzzy rough neural network, FRNN),对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法(hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA)用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。 相似文献