一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法

摘要：

鉴于有监督的Kohonen神经网络在雷达信号识别方面的不足,将S-Kohonen神经网络和最小风险贝叶斯决策相结合,提出了一种加强的S-Kohonen-Bayes方法对雷达信号进行分类,并利用Adaboost强分类器设计对识别结果进行修正.人工仿真实验结果表明,错误率平均降低了36％,改进方法具有良好的识别能力,使用最小风险贝叶斯决策进行修正是有效和必要的.

关键词：雷达信号识别、S-Kohonen-Bayes、最小风险贝叶斯决策

所属期刊栏目：36

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61275120

在线出版日期：2016-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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