文献类型：期刊文章

作　　者：张建强[1] 高世家[2] 赵霁红[2]

机构地区：[1]海军工程大学电子工程学院,湖北武汉430033 [2]潍坊市公安局,山东潍坊261061

出　　处：《舰船科学技术》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61401493);国家部委基金资助项目(9140A01060113JB11012)

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：2

起止页码：125-130

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在典型舰船RCS的FEKO仿真数据基础上,提取均值、标准差、变异系数、平滑系数4种RCS数字特征作为BP神经网络的分类特征向量,进行目标分类仿真实验。实验结果显示,由于BP神经网络采用梯度下降法,其初始权值、阀值的随机设置会导致BP神经网络易陷入局部极小,为此,本文研究采用遗传算法对BP网络节点权值和阀值进行优化选择,仿真实验结果显示采用遗传算法优化后的BP神经网络分类识别性能稳定,不易陷入局部极小。

关 键 词：雷达散射面积  特征提取 遗传算法 BP神经网络

分 类 号：TP391.9]