| 基于神经网络与可能性理论的雷达型号识别模型 |
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| 引用本文： | 方敏,邱素蓉,王宝树.基于神经网络与可能性理论的雷达型号识别模型[J].系统工程与电子技术,2003,25(11):1417-1420. |
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| 作者姓名： | 方敏 邱素蓉 王宝树 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071 |
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| 基金项目： | 国防科技预研基金(OOJ6.6.1.DZ0103)，国防科技重点实验室基金(OOJS93.5.2.DZ0123)资助课题 |
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| 摘 要： | 提出了一种雷达型号的融合识别模型。将人工神经网络、模糊匹配和可能性理论有效地结合起来,用人工神经网络进行粗分类,识别出雷达体制,用模糊匹配识别出该体制下的雷达型号,再用可能性理论对不同空域和时域的数据进行融合。实验结果表明,该模型可以提高雷达型号的识别率、可靠性和强噪声环境下的误差容错能力。
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| 关 键 词： | 神经网络 模糊匹配 可能性理论 雷达识别 |
| 文章编号： | 1001-506X(2003)11-1417-04 |
| 修稿时间： | 2002年7月10日 |
Radar Type Recognition Based on Neural Network and Possibility Theory |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Neural networks Fuzzy matching Possibility theory Radar recognition |
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