【摘 要】
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为了扩大邻域函数的输出空间和增强神经元的邻域合作,提出基于q-高斯的SOM(self-organizing mapping)神经网络评估雷达抗干扰效能.采用q-高斯函数作为SOM神经网络的邻域函数,
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为了扩大邻域函数的输出空间和增强神经元的邻域合作,提出基于q-高斯的SOM(self-organizing mapping)神经网络评估雷达抗干扰效能.采用q-高斯函数作为SOM神经网络的邻域函数,选取较大的非广延熵指数q扩大了q-高斯函数的输出空间,随着邻域的缩小,非广延熵指数q从大到小自适应地调整平衡了神经元的远邻域合作和近邻域合作.通过评估雷达抗干扰效能和实例测试,仿真结果表明基于q-高斯的SOM神经网络效能评估的准确率为100%、模式识别的聚类正确率和分类正确率比其他SOM神经网络高出5%,验证了该方法的有效性和可行性.
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