【摘 要】
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在从背景噪声中提取弱信号原理的基础上，提出一种BP(backpropagation)网络检测弱信号的改进方法。首先，将没有包含噪声的信号输入神经网络，使之训练稳定后得到输出和权值;再利用包含弱信号的噪声信号训练该神经网络，得出稳定的输出和权值;最后提取出弱信号。为得出最优化模型，本文对BP网络的训练函数，网络结构和传输函数进行比较选择，并对BP网络的学习率做出改进。改进方法实现了弱信号的检测，寻优
【机 构】
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西北大学 信息科学与技术学院,陕西 西安 710127 西安热工研究院有限公司,陕西 西安 710
【出 处】
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第七届全国信号与信息处理联合会议暨首届全国省(市)级图象图形学会联合年会
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在从背景噪声中提取弱信号原理的基础上，提出一种BP(backpropagation)网络检测弱信号的改进方法。首先，将没有包含噪声的信号输入神经网络，使之训练稳定后得到输出和权值;再利用包含弱信号的噪声信号训练该神经网络，得出稳定的输出和权值;最后提取出弱信号。为得出最优化模型，本文对BP网络的训练函数，网络结构和传输函数进行比较选择，并对BP网络的学习率做出改进。改进方法实现了弱信号的检测，寻优精确且误差小。同时，在一定程度上解决了BP网络存在的缺陷，使BP网络在收敛时间和收敛效果方面都得到了改善。该方法对弱信号的检测领域具有较好的可操作性。
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