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题名基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别
被引量：5
- 1
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作者
何隆玲
胡桂明
李维维
李铭
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《现代防御技术》
北大核心
2014年第5期115-120,共6页
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文摘
为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。
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关键词
一维距离像
粒子群算法
RBF神经网络
雷达目标识别
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Keywords
range profile
particle swarm optimization （ PSO ）
radial basis function （ RBF ） neuralnetwork
radar target recognition
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
TP183
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于肤色和AdaBoost算法的人脸检测
被引量：3
- 2
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作者
李维维
胡桂明
童刘伟
何隆玲
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《网络安全技术与应用》
2012年第8期39-41,共3页
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文摘
本文介绍了一种将肤色信息和AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。先用肤色分割法排除掉非肤色区域的干扰,然后用AdaBoost算法训练的分类器对肤色区域进行检测,该方法在保证检测率的同时,大大减少了目标区域的误检率,提高了人脸检测准确率。
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关键词
人脸检测
肤色分割
ADABOOST
Haar-like矩形特征
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Keywords
Face Detection
Skin segmentation
AdaBoost
Haar-like Feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于变步长LMS的雷达信号干扰抑制
被引量：2
- 3
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作者
何隆玲
胡桂明
童刘伟
李维维
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机构
广西大学电气工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013年第11期84-87,共4页
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文摘
为提高雷达系统在压制性干扰环境下目标检测能力,对自适应噪声对消系统及LMS滤波算法进行分析,提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法采用类Sigmoid函数调节步长,具有在稳态误差e(n)接近零时缓慢变化的特点,并提高了收敛速度。将该算法应用到雷达自适应干扰对消系统,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,提出的算法有快速的收敛速度和跟踪速度,以及较小的稳态误差,在SNR=-5 dB时仍然有较好的噪声抑制效果。
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关键词
压制性干扰
变步长LMS算法
自适应噪声对消
收敛速度
信噪比
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Keywords
repressive interference,variable step size LMS algorithm, adaptive noise cancellation, convergence rate, SNR
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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