作者：张静; 宋锐; 郁文贤bp神经网络算法改进雷达目标识别应用目标识别系统目标信号样本数量初始权值网络规模收敛速度bp算法分布影响泛化能力识别算法长期使用稳健性复杂性通用性扩展性实用性
摘要：针对雷达目标信号的复杂性和实用雷达目标识别系统所应具备的稳健性、扩展性及通用性等要求,提出多种简单有效的BP神经网络算法改进.通过平衡训练样本数量、动态重置初始权值、评定网络规模等措施,解决了BP算法收敛速度慢、受初始样本分布影响大等缺陷,提高了识别算法的稳健性和泛化能力.结果已成功应用到不同型号雷达上的多套目标识别系统中.大量试验和长期使用证明了该方法的有效性和实用性.
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