| 主权项 |
1.基于结构等价型模糊神经网络的雷达辐射源识别方法，其特征在于：其识别方法步骤是： 第一层，假设n个输入变量：<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="81" he="25" />，r个输出变量：<img file="748253DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="84" he="24" />，运用计算式<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="164" he="65" />，得出隶属函数<img file="414858DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="22" he="26" />，其中<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="22" he="28" />表示隶属函数<img file="182088DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="22" he="26" />的中心，改变隶属函数<img file="617749DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="22" he="26" />的分布位置，<img file="576346DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="22" he="26" />表示宽度值，可以改变隶属函数<img file="526985DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="22" he="26" />的形状，<i>j</i>表示输入变量包含语言值的数目，<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="85" he="22" />；第二层，通过计算得出适用度<img file="347173DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="20" he="26" />，<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="117" he="28" />，<img file="325756DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="92" he="22" />，<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="73" he="46" />，其中<i>m</i>表示模糊规则数，并通过计算式<img file="455255DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="76" he="69" />实现归一化；第三层，实现中心平均清晰化计算：<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="113" he="59" />，其中<img file="830872DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="84" he="22" />，<img file="201310489624X100001DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="22" he="26" />是神经网络的连接权值，也是输出变量<img file="939905DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="18" he="25" />的第j个语言值隶属函数中心值。 |
