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基于遗传算法优化的神经网络雷达一维距离像目标识别方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 廖阔,司进修,何旭东,杨孟文,周毅,周代英,沈晓峰
- 申请号：
- CN201710939169.7
- 公开号：
- CN107657243A
- 申请日:
- 2017.10.11
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 孙一峰
- 摘要：
- 本发明属于雷达技术领域，具体的说是涉及一种基于遗传算法优化的神经网络雷达一维距离像目标识别方法。本发明的方法首先通过对原始一维距离像进行选择和截断等预处理操作；其次，采用时段原则对数据集进行划分，同时对训练集中各目标进行二次等量随机抽取，获得两个同构训练子集；接着，本发明提出了神经网络与遗传算法双向优化的方法，利用训练网络在不同迭代次数时所产生的网络参数，初始化一定数目的染色体；然后，采用遗传算法对染色体进行交叉变异等操作；随后，根据所选最优染色体对新的神经网络识别系统赋初值，选择新的训练子集作为网络输入，采用随机梯度下降法对网络进行训练，加快了训练网络的收敛速度，同时提升了一定的识别率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
