国防科技重点实验室基金(NEWL51435QT220401)
- 作品数：7 被引量：257H指数：6
- 相关作者：金炜东张葛祥荣海娜夏国恩金宏更多>>
- 相关机构：西南交通大学电子对抗国防科技重点实验室更多>>
- 发文基金：国防科技重点实验室基金国家自然科学基金教育部高等学校骨干教师资助计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理理学更多>>
- 基于支持向量回归机的综合评价方法研究被引量：7
- 2007年
- 应用支持向量回归机,研究综合评价排序问题,并以企业自我实现能力综合评价为例子,与人工神经网络(ANN)方法进行对比研究,发现基于支持向量回归机综合评价的训练排序与专家排序保持一致,且测试结果的相对误差明显小于ANN。表明,基于支持向量回归机的方法能更好的反映评价问题的序结构,是一种研究综合排序评价问题的有效方法。
- 夏国恩金炜东张葛祥
- 关键词：支持向量回归机综合评价人工神经网络
- 基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别被引量：42
- 2006年
- 为了提高雷达辐射源信号的正确识别率以满足现代电子对抗的需要,提出一种基于小波包变换和特征选择的雷达辐射源信号识别新方法。先采用小波包变换进行特征提取,再采用基于量子遗传算法的相像系数特征选择法来挑选出小波包特征中分辨能力强的特征。仿真实验结果显示,该方法用较少的特征能获得较高的正确识别率,具有一定的参考价值。
- 张葛祥荣海娜金炜东
- 关键词：信号处理小波包变换雷达辐射源
- 系统辨识中支持向量机核函数及其参数的研究被引量：102
- 2006年
- 具有不同核函数和参数的支持向量机(SVM)的性能存在很大差异,核函数及其参数的选择是SVM应用和理论研究中的一个重要问题。在简要介绍非线性系统辨识的支持向量机方法后,重点对常用的核函数及其参数的选择进行了研究,并采用具有不同核函数的SVM进行非线性系统辨识。大量实验结果表明,采用SVM方法进行系统辨识时,径向基核函数(RBKF)比其它核函数的辨识效果好,且RBKF的参数选择较容易,当参数在有效范围内改变时,空间复杂度变化小,易于实现。因此,RBKF是系统辨识SVM的较好选择。
- 荣海娜张葛祥金炜东
- 关键词：支持向量机核函数系统辨识非线性系统
- 基于协方差函数的非线性主成分分析被引量：8
- 2006年
- 夏国恩金宏金炜东
- 关键词：方差函数主成分分析方法抗干扰能力模式识别综合评价
- 具有三角模糊数的多属性格序决策方法被引量：3
- 2006年
- 夏国恩金宏金炜东
- 关键词：三角模糊数
- 支持向量机在雷达辐射源信号识别中的应用被引量：39
- 2006年
- 为了提高电子对抗设备的信号识别能力，采用相像系数法提取雷达辐射源信号特征，并引入支持向量机完成信号自动分类识别．相像系数法在大信噪比范围内稳定性好、分辨能力强．支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强．实验结果表明，基于相像系数和支持向量机的辐射源信号识别方法在大信噪比（5～20dB）范围内，错误识别率最低可达2．68％，优于传统识别方法．
- 张葛祥荣海娜金炜东
- 关键词：模式识别信号处理支持向量机雷达辐射源
- 基于熵特征的雷达辐射源信号识别被引量：68
- 2005年
- 针对现有方法识别率低和没有考虑噪声影响的问题,提出一种新的雷达辐射源信号识别方法。将近似熵(ApEn)和范数熵(NoEn)构成特征向量,用神经网络分类器实现自动分类识别。ApEn是定量描述信号复杂性和不规则性的有效测度,NoEn是定量表征信号能量分布的有效参数。理论分析和实验结果表明,熵特征类内聚集性强、类间分离度大,在较大信噪比范围内均能获得非常满意的正确识别率,证实了所提出方法的有效性。
- 张葛祥胡来招金炜东
- 关键词：信号识别雷达辐射源
