【摘 要】
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针对传统的雷达干扰效能评估方法可信度低、准确率低等不足,提出了基于深度信念网络的评估方法.首先利用层次分析法中的指标集建立方法生成网络的训练样本和测试样本,通过逐
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针对传统的雷达干扰效能评估方法可信度低、准确率低等不足,提出了基于深度信念网络的评估方法.首先利用层次分析法中的指标集建立方法生成网络的训练样本和测试样本,通过逐层无监督学习获得网络初始参数;然后结合层次分析法计算得到的结果,利用反向传播算法对网络参数进行微调;最后利用Softmax进行干扰效能评估等级划分.该方法通过在训练样本评估结果中引入随机误差,改善了深度信念网络的泛化能力,进一步提高了评估结果的准确性.仿真结果表明,与BP神经网络和径向基函数神经网络相比,评估准确率更高,达92.75%,从而验证了
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