文献类型：期刊文章

作　　者：杨华[1] 任勇[1] 李莹[1] 山秀明[1] 肖志河[2] 巢增明[2]

机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084 [2]中国北京环境特性研究所,北京100854

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》

基　　金：国防基金项目 (97J7.4.4.JW0 110

年　　份：2001

卷　　号：41

期　　号：7

起止页码：36-38

语　　种：中文

收录情况：AJ、AMR、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过将自适应小波神经网络 (AWNN)中的小波基函数直接替换为 Gauss径向基函数 ,提出了一种适于对目标一维距离像信号直接进行分类的径向基函数神经网络(RBFNN)。对用于信号分类的 RBFNN网络结构的确定、RBFNN的训练以及最终判决规则的确定等问题 ,进行了深入的讨论。对 6个目标不同信噪比下的分类结果表明 ,提出的 RBFNN对距离像信号具有很强的分类能力 。

关 键 词：高分辨距离像 自适应小波神经网络  径向基函数神经网络 目标识别 雷达  Gauss径向基函数  

分 类 号：TN959.17] TN957.52]