【摘 要】
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提出基于一种新的鲁棒性径向基(RBF)神经网络的辐射源威胁评估方法.此网络应用Log-Sigmoid函数作为基函数,避免了学习过程中的不稳定状态,并且比传统的RBF有更好的学习性能和
【出 处】
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图像、仿真、信息技术第二届联合学术会议
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提出基于一种新的鲁棒性径向基(RBF)神经网络的辐射源威胁评估方法.此网络应用Log-Sigmoid函数作为基函数,避免了学习过程中的不稳定状态,并且比传统的RBF有更好的学习性能和函数逼近能力.并介绍一种新的归一化函数,通过归一化函数把不同类型,不同量纲的原始评估数值转换到[1,1]区间,该归一化函数较好的体现了"奖优罚劣"的原则,同时又更有利于神经网络的训练.仿真实验证明了该方法的优越性.
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