白本督
- 作品数：5 被引量：46H指数：3
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络被引量：4
- 2001年
- 该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性。
- 李映白本督焦李成
- 关键词：自适应模糊神经网络模糊聚类系统辨识
- 一种基于模糊神经网络的非线性系统模型辨识方法被引量：25
- 2002年
- 该文提出一种非线性系统的模型辨识方法。通过结构的辨识(学习)和参数的辨识(学习),构造了一个模糊神经网络,经调整网络的权值,获得一个精确的模糊模型。对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。
- 李映白本督焦李成
- 关键词：模糊神经网络参数辨识系统辨识模型辨识非线性系统
- 基于进化规划的多层前向网络结构优化
- 2001年
- 基于进化规划(EP)方法,该文提出了设计多层前向网络拓扑结构和权值分布的一种新算法—EPANN算法。EPANN算法能同时进化网络的结构和连接权值(包括阈值),在进化过程中,强调父代和子代之间的行为联结,结构变异既有结点删除,又有结点增加,不同于单纯的删除算法或构造算法,且结点删除总是先于结点增加,保证了网络规模尽可能小而泛化能力尽可能强。
- 李映白本督焦李成
- 关键词：进化规划网络设计神经网络
- 一种有效的常规雷达目标识别方法被引量：2
- 2001年
- 基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 。
- 白本督李映
- 关键词：小波变换MALLAT算法混合进化算法雷达目标识别
- 支撑矢量机的分类机理被引量：15
- 2001年
- 支撑矢量机是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法 ,即使用核函数在高维空间里进行有效的计算。在模式识别中 ,支撑矢量算法通过训练分类器在某个与输入空间非线性相联的高维空间里进行线性划分 ,从而构造出非线性判别函数。
- 李映白本督焦李成
- 关键词：模式识别
