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王蕴红
作品数:
11
被引量:65
H指数:5
供职机构:
南京理工大学电子工程与光电技术学院电子工程系
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发文基金:
国家教育部博士点基金
国防科技技术预先研究基金
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相关领域:
电子电信
自动化与计算机技术
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合作作者
刘国岁
南京理工大学电子工程与光电技术...
李玺
南京理工大学电子工程与光电技术...
王树棠
广东开放大学
孙光民
北京工业大学电子工程系
王一丁
南京理工大学电子工程与光电技术...
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机构
11篇
南京理工大学
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北京工业大学
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广东开放大学
作者
11篇
王蕴红
8篇
刘国岁
1篇
孙光民
1篇
李玺
1篇
顾红
1篇
王树棠
1篇
周德全
1篇
王一丁
传媒
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红外与毫米波...
1篇
模式识别与人...
1篇
南京理工大学...
1篇
信号处理
1篇
电路与系统学...
1篇
现代雷达
1篇
电子科学学刊
年份
1篇
1999
5篇
1998
3篇
1997
1篇
1996
1篇
1994
共
11
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相关度排序
被引量排序
时效排序
基于时间序列最大后验概率雷达目标识别
被引量:2
1997年
首次讨论了高分辨率雷达一维距离像的特点,提出了获取较稳定低维特征矢量的方法,指出不同时刻获得的矢量集为多维时间序列.将VassiliosPetridis等提出的用于时间序列分类分割算法推广到多维时间序列空间,并对实测的一维距离像进行了识别.初步的模拟结果表明,该方法在雷达目标识别领域具有良好的应用前景.
周德全
刘国岁
孙光明
王蕴红
关键词:
目标识别
时间序列
最大后验概率
雷达
LMS算法中稳态均方误差的研究
被引量:6
1996年
该文详细讨论了LMS算法中输入信号相关性、加权数目和稳态均方误差的关系。通过公式推导,从理论上证明了增加加权数目并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号,存在一个最佳(或准最佳)的加权数目,使稳态均方误差最小,再增加权数目,稳态均方误差有增大的可能。该文以强相关的直流信号和弱相关的正弦信号分别作为自适应滤波器的输入信号进行了计算机仿真实验,实验结果与公式推导结果一致。该理论为自适应滤波器设计时阶数的选择提供了理论指导。
王蕴红
刘国岁
王一丁
关键词:
自适应滤波
最小二乘法
均方误差
信号处理
神经网络在雷达目标识别中的应用
王蕴红
关键词:
目标识别
神经网络
雷达目标识别
基于信息扩散原理的RBF网络的分析与设计
被引量:3
1998年
从信息扩散的角度对RBF(RadialBasisFunction)网络进行了分析.从理论上证明了RBF网络具有信息扩散功能,并分析了其网络的物理意义.说明了根据正态扩散的择近原则确定RBF网络中规划因子的合理性,也说明了在训练样本数目大时用聚类方法确定中心参数的优越性.实验结果证明这种方法设计的RBF网络分类器性能优于一般RBF网络分类器.
王蕴红
刘国岁
王一丁
关键词:
信息扩散
神经网络
RBF网络
自适应滤波器阶数与稳态均方误差
被引量:9
1997年
本文详细讨论了自适应滤波器的阶数(LMS算法中为加权数目)与输入信号相关性和稳态均方误差的关系。通过公式推导,从理论上证明了增加阶数并不能保证减小稳态均方误差。对于具体的输入信号,存在一个最佳(或准最佳)的阶数,使稳态均方误差最小,再增阶数,稳态均方误差有增大的可能。作者以强相关的直流信号和弱相关的正弦信号分别作为自适应滤波器的输入信号进行了计算机仿真实验,实验结果与公式推导结果一致。该理论为自适应滤波器设计时阶数的选择提供了理论指导,有实际意义。
王树棠
王蕴红
关键词:
自适应滤波
滤波器
自适应噪声对消
王蕴红
基于短时付里叶变换的目标识别方法
被引量:3
1998年
本文研究了短时付里叶变换后再提取主元作为特征矢量的特征提取方法,并对提取出的特征利用神经网络进行了识别.从理论上证明了该方法的合理性,说明该方法是一种良好的特征提取方法,通过计算基于散布矩阵可分性测度结果得出该方法提取的特征比一般付里叶变换法提取的特征具有更好的可分性.利用此方法提取出的目标特征及付里叶交换法提取出的目标特征分别进行识别实验,结果表明短时付里叶交换后再提取主元的特征抽取方法可以获得更好的识别结果.
王蕴红
刘国岁
王一丁
关键词:
特征提取
目标识别
模式识别
基于短时傅里叶变换及奇异值特征提取的目标识别方法
被引量:23
1998年
本文研究了短时傅时叶变换后再提取奇异值作为特征矢量的特征提取方法,并对提取出的特征利用神经网络进行了识别。从理论上证明了该方法的合理性,说明该方法是一种良好的特征提取方法,通过计算距离可分性测度结果得出该方法提取的特征比一般傅里叶变换法提取的特征具有更好的可分性。利用此方法提取出的目标特征及傅里叶变换后再提取奇异值的特征抽取方法可以获得更好的识别结果。
王蕴红
刘国岁
李玺
王一丁
关键词:
短时傅里叶变换
特征提取
目标识别
雷达
基于线性内插神经网络的雷达目标一维距离像识别
被引量:9
1999年
本文提出一种新颖的神经网络模型——线性内插神经网络(Linear InterpolationNeural Network,LINN)用于雷达目标一维距离像识别。它可避开提取不变特征的难点,利用目标一维距离像特征随姿态变化的信息来提高目标识别性能。实验结果表明,采用LINN很好地解决了在大的姿态角范围内识别目标时所存在的计算量与识别率的矛盾,提高了雷达对任意姿态目标的识别性能。
孙光民
刘国岁
王蕴红
关键词:
雷达目标识别
神经网络
一维距离像
一种用于雷达目标识别的新型径向基函数网络
被引量:8
1998年
在分析径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork,RBFN)的基础上,提出了一种更适合于目标识别的基于模糊聚类的径向基函数网络(FuzzyClusteringBasedRadialBasisFunctionNetwork,FCBRBFN)。这种网络利用模糊聚类方法,根据训练样本的空间分布确定网络的结构,利用聚类结果中的隶属度函数值控制高斯核函数形状参数。理论分析还表明,此径向基函数网络具有比一般径向基函数网络更强的泛化能力。利用一种战场侦察雷达获取的回波数据进行实验,结果表明,基于模糊聚类的该径向基函数网络的分类结果优于一般径向基函数网络。
王蕴红
刘国岁
王一丁
关键词:
神经网络
目标识别
雷达
RBFN
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