【摘 要】
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为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法相融合并用于优化反向传播(
【基金项目】
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陕西省教育厅专项基金(17JK0693)资助课题
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为提高雷达信号的识别率,提出一种改进的果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)和模拟退火(simulated annealing,SA)算法相融合并用于优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的雷达信号识别算法。首先,该算法提取雷达信号的调和平均盒维数、信息维数和差分近似熵特征作为信号识别的三维特征。然后,改进果蝇优化算法的寻优步长并添加逃脱系数以修改适应度函数,同时引入三维空间的搜索概念扩大果蝇的搜索范围,再对果蝇
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