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一种基于改进教学优化的微弱信号检测方法
被引量：
2
1
作者
行鸿彦
沈洁
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2018年第5期37-40,45,共5页
为了快速准确地检测混沌背景中的微弱信号，提高网络泛化能力，文中利用改进教学优化算法优化贝叶斯回声状态网络的模型参数，提出了一种改进教学优化的混沌背景中微弱信号检测方法。通过建立混沌序列单步预测模型，分析预测误差的幅值...
为了快速准确地检测混沌背景中的微弱信号，提高网络泛化能力，文中利用改进教学优化算法优化贝叶斯回声状态网络的模型参数，提出了一种改进教学优化的混沌背景中微弱信号检测方法。通过建立混沌序列单步预测模型，分析预测误差的幅值，检测混沌背景中微弱瞬态信号和周期信号。对Lorenz系统和实测的海杂波数据进行实验研究，验证预测模型的有效性，结果表明，贝叶斯回声状态网络模型的预测结果比支持向量机和径向基神经网络模型的均方根误差降低了2个数量级，缩短了预测时间，提高了预测精度和预测效率，能快速有效地检测混沌背景中微弱信号，且具有更低的门限。
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关键词
贝叶斯回声状态网络
改进教学优化算法
微弱信号检测
混沌系统
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职称材料
题名
一种基于改进教学优化的微弱信号检测方法
被引量：
2
1
作者
行鸿彦
沈洁
机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2018年第5期37-40,45,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671248)
江苏省高校自然科学研究项目(15KJA460008)
+1 种基金
江苏省“六大人才高峰”计划
江苏省“信息与通信工程”优势学科计划资助
文摘
为了快速准确地检测混沌背景中的微弱信号，提高网络泛化能力，文中利用改进教学优化算法优化贝叶斯回声状态网络的模型参数，提出了一种改进教学优化的混沌背景中微弱信号检测方法。通过建立混沌序列单步预测模型，分析预测误差的幅值，检测混沌背景中微弱瞬态信号和周期信号。对Lorenz系统和实测的海杂波数据进行实验研究，验证预测模型的有效性，结果表明，贝叶斯回声状态网络模型的预测结果比支持向量机和径向基神经网络模型的均方根误差降低了2个数量级，缩短了预测时间，提高了预测精度和预测效率，能快速有效地检测混沌背景中微弱信号，且具有更低的门限。
关键词
贝叶斯回声状态网络
改进教学优化算法
微弱信号检测
混沌系统
Keywords
Bayesian echo state network
improved teaching learning-based optimization
detection of weak signal
chaotic system
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
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被引量
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1
一种基于改进教学优化的微弱信号检测方法
行鸿彦
沈洁
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2018
2
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