【摘 要】
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为提高提取到的传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的精度,利用压缩因子粒子群优化算法调节权值的RBFN（Radial Basis Function Net）径向基函数神经网络对布里渊散射谱进行特征提取
【机 构】
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吉林大学电子科学与工程学院,吉林大学集成光电子重点实验室
【基金项目】
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吉林省科技发展计划基金资助项目（20150204003GX）, 长春市科技计划基金资助项目（14KG019）
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为提高提取到的传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的精度,利用压缩因子粒子群优化算法调节权值的RBFN（Radial Basis Function Net）径向基函数神经网络对布里渊散射谱进行特征提取。提出的算法克服了传统RBFN神经网络易于陷入局部极值的缺点,利用PSO（Particle Swarm Optimization）算法调节权值后向传输网络,对布里渊散射谱进行精度提取,保证了求解的速度和精度。数值分析过程中,利用新型结合算法在不同线宽和不同信噪比大测量范围情况下的散射谱进行参数估计。通过实验获得不同
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