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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种基于改进狼群算法优化的光电雷达信号分选方法，涉及光电雷达信号处理领域，光电雷达的接收器接收到交叠在一起的光电雷达信号，经过测量参数电路得到这些光电雷达信号的PDW参数；选用PDW中PRI、RF、PW、PA、PM和BW作为光电雷达信号的特征参数构建数据集，把该数据集划分为训练集和测试集，并进行归一化和标签化处理；构建RBF神经网络；改进狼群算法；利用改进狼群算法优化RBF神经网络；将训练集和测试集输入通过改进狼群算法优化后的RBF神经网络，进行训练和测试，将实际获得的光电雷达信号输入至训练和测试好后的RBF神经网络，完成光电雷达信号的分选。本发明的有益效果是：提高了光电雷达信号分选的准确率和效率。
主权项：1.一种基于改进狼群算法的光电雷达信号分选方法，其特征在于：包括：S1：光电雷达的接收器接收到交叠在一起的光电雷达信号，经过测量参数电路得到这些光电雷达信号的PDW参数；S2：选用PDW中PRI、RF、PW、PA、PM和BW作为光电雷达信号的特征参数构建数据集，把该数据集划分为训练集和测试集，并进行归一化和标签化处理；S3：构建RBF神经网络；S4：改进狼群算法：狼群初始化时采用tent混沌映射，在探狼游走的过程中，增加高斯变异，引导个体跳出局部最优解；猛狼采用向心围攻行为，狼群淘汰更新个体时，判断个体是否重复，若是则删除重复个体，再产生相应个数的新个体；S5：利用改进狼群算法优化RBF神经网络：狼群对应于RBF神经网络中需要优化的连接权值、径向基函数中心和宽度这些特征参数，目标函数值对应于RBF神经网络实现光电雷达信号分选的测试集分选准确率；头狼位置对应于最优的参数，头狼对应的目标函数值即为最高的测试集分选准确率，即光电雷达信号分选准确率；S6：将训练集和测试集输入通过改进狼群算法优化后的RBF神经网络，进行训练和测试，将实际获得的光电雷达信号输入至训练和测试好后的RBF神经网络，完成光电雷达信号的分选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于改进狼群算法的光电雷达信号分选方法
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