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题名基于非单点模糊系统的短波通信频率参数预测
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作者
史耀媛
宋恒
何吟
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机构
西北工业大学自动化学院
空军工程大学工程学院
复旦大学信息科学与工程学院
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出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期291-293,296,共4页
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基金
空军"十五"新装备形成战斗力项目资助(KK2003123)
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文摘
提出一种利用非单点模糊系统建模的短波通信频率参数预测模型。该模型以非单点模糊系统为平台,利用梯度下降算法和遗传算法构成的混合并行学习算法训练建立推理规则。通过对电离层实测数据进行仿真试验,并与神经网络方法、单点模糊系统方法进行比较,结果证明该模型具有预测精度高、收敛速度快、全局收敛性好、抗噪声能力强等优点。
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关键词
短波通信
非单点模糊系统
遗传算法
相空间重构
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Keywords
short wave communication
non-singlet fuzzy system
genetic algorithm
phase-space reconstruction
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分类号
TN914
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于非单点模糊RBF网络的判决反馈均衡器
被引量：2
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作者
毛忠阳
刘敏
刘云飞
刘锡国
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机构
海军航空工程学院电子信息工程系
中国电子设备系统工程公司
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出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2017年第1期84-89,共6页
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基金
中国博士后科学基金特别资助(2016T91018)
国家自然科学基金资助课题(60772056)
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文摘
提出了一种具有较强抗突发干扰能力的非单点模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络判决反馈均衡器.该方法将具有前置滤波特性的非单点模糊化技术引入RBF网络,利用梯度下降法自适应调整参数.通过仿真实验,并与基于径向基函数网络的判决反馈均衡器(Radial Basis Function Network-Decision Feedback Equalizer,RBFN-DFE)和传统判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,DFE)进行比较,结果证明该方法抗突发干扰能力强,误码性能好.
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关键词
均衡器
判决反馈
突发干扰
非单点模糊系统
神经网络
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Keywords
equalizer
decision feedback
burst jamming
non-singleton fuzzy system
neural network
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于非单点模糊正则网络的图像预测编码
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作者
史耀媛
宋恒
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机构
西北工业大学自动化学院
空军工程大学工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期2716-2718,共3页
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基金
空军"十五"项目
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文摘
提出了一种利用非单点模糊正则网络构建预测器的图像压缩预测编码算法。该算法将非单点模糊化技术引入正则神经网络,在自学习的过程中,能够自动滤除训练数据中的噪声,获取准确的信息。通过仿真试验,并与传统预测编码方法、神经网络预测编码方法进行比较,结果证明该算法具有抗干扰能力强、预测精度高、恢复图像效果好等突出优点。
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关键词
预测编码
非单点模糊系统
神经网络
相空间重构
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Keywords
predictive coding
non-singleton fuzzy system
neural network
phase-space reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于非单点模糊网络的制导炸弹智能控制研究
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作者
徐国强
宋恒
祝志兵
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机构
空军第一航空学院
空军工程大学工程学院
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出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期54-57,61,共5页
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文摘
提出并设计一种具有抗干扰能力的制导炸弹智能控制系统。该系统采用非单点模糊正则网络为核心,在自学习建立规则库的过程中,能够自动滤除训练数据中的噪声,获取准确的控制信息。通过计算机仿真,并与基于ANF IS的制导炸弹智能控制系统进行比较,证明该系统抗干扰能力强、控制精度高。
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关键词
制导炸弹
智能控制系统
非单点模糊系统
神经网络
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Keywords
guided bomb
intelligent control system
non-singleton fuzzy system
neural networks
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分类号
TJ765
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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