基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别
Fire Control & Command Control（2019）
摘要
为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法.利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷.利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试.实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良.
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