【摘 要】
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针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法。在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率。通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machin
【基金项目】
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国防科技卓越人才基金(2017-JCJQ-ZQ-003),泰山学者工程专项经费(ts201712072)。
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针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法。在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率。通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machin
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