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提出了一种基于EidosBSB人工神经元网络的雷达脉冲分选方法。仿真表明，该模型能够通过对大量带有测量误差的雷达脉冲样本进行自联想学习，完成对脉冲模式的记忆，进而实现分选功能。与其他脉冲分选方法相比，该方法具有更好的参数测量误差适应能力和更高的分选精度。
基于EidosBSB人工神经元网络的雷达脉冲分选方法
【摘 要】
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提出了一种基于EidosBSB人工神经元网络的雷达脉冲分选方法。仿真表明，该模型能够通过对大量带有测量误差的雷达脉冲样本进行自联想学习，完成对脉冲模式的记忆，进而实现分选功能
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2010年23期
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