舰船RCS特征提取与GA-BP神经网络分类研究

摘要

在典型舰船RCS的FEKO仿真数据基础上,提取均值、标准差、变异系数、平滑系数4种RCS数字特征作为BP神经网络的分类特征向量,进行目标分类仿真实验.实验结果显示,由于BP神经网络采用梯度下降法,其初始权值、阀值的随机设置会导致BP神经网络易陷入局部极小,为此,本文研究采用遗传算法对BP网络节点权值和阀值进行优化选择,仿真实验结果显示采用遗传算法优化后的BP神经网络分类识别性能稳定,不易陷入局部极小.