【摘 要】
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针对传统微弱信号检测方法在混沌背景下的检测能力较弱,提出了一种基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法。该方法经求嵌入窗构建混沌相空间后,利用免疫算法寻优能力对支持向量
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61671248,41605121),江苏省重点研发计划项目资助(BE2018719)
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针对传统微弱信号检测方法在混沌背景下的检测能力较弱,提出了一种基于IA-SVM模型的混沌小信号检测方法。该方法经求嵌入窗构建混沌相空间后,利用免疫算法寻优能力对支持向量机中影响预测精度的三个参数进行优化,从而建立混沌时间序列的预测模型。实验验证结果表明,预测信号的均方根误差为0.0001463(信噪比为-104.2473 dB),较传统微弱信号检测方法有着显著优势。
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