基于混沌模型的雷达信号的FKCN算法

摘要：

在雷达和导航的混沌模型的基础上,针对KOHONEN网络的不足,设计一种FKCN优化小波的RBF网络算法,通过设计隶属函数的定义,得出模糊隶属度控制KOHONEN网络学习率的方法,从而优化基函数的中心及宽度,并应用于曲线拟合及混沌时序预测,从预测的结果来看,全面提高了预测速度,极大地改善了神经网络的性能。

关键词： Lyapunov指数 混沌时序预测 主分量PCA分析 FKCN算法 RBF神经网络

作者: 卢桂琳 王绍红

作者单位: 广西工学院电控系 柳州空军95275部队,545005

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十八届电工理论学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 108-114

在线出版日期: 2006-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）