【摘 要】
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针对空间目标的RCS特征识别的问题,提出了基于粒子群算法（PSO）训练的时延神经网络（TDNN）识别方法。首先研究了时延神经网络的结构模型和梯度下降训练法,由于梯度下降训练法存在收
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院空间所,西安卫星测控中心宇航动力学国家重点实验室
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针对空间目标的RCS特征识别的问题,提出了基于粒子群算法（PSO）训练的时延神经网络（TDNN）识别方法。首先研究了时延神经网络的结构模型和梯度下降训练法,由于梯度下降训练法存在收敛速度缓慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于粒子群算法的训练方法,将时延神经网络的训练过程转化为群体随机优化问题。最后,提取两类空间目标的RCS实测数据小波特征,利用各类神经网络进行识别比较发现：基于粒子群算法的时延神经网络（PSO-TDNN）具有分类能力强,收敛速度快等优点。
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