概率神经网络在高功率微波探测数据处理中的应用  

Application of probability neural network to high power microwave exploration data processing

作　　者：彭凯[1] 王杉[1] 方进勇[1] 黄普明[1] 

机构地区：[1]中国空间技术研究院西安分院,西安710100

出　　处：《强激光与粒子束》2014年第8期190-194,共5页High Power Laser and Particle Beams

基　　金：中国航天科技集团公司科技创新研发项目

摘　　要：为了更好地处理高功率微波探测过程中产生的样本数据,在深入分析高功率微波特性参数的基础上,建立一个高功率微波器件特征参数库,并结合概率神经网络系统建立了一个高功率微波探测预测模型。通过部分学习样本和非学习样本进行预测,预测结果证明该模型能够基本再现原始数据,同时,对非样本数据有着较好的预测能力。这一数据处理方法在处理复杂样本、模式分类和判别过程中具有较高的实用性和实时性,能够在高功率微波探测数据的数据分类、结果预测等方面得到较好的应用。Neural network method is applied to processing exploration data of high power microwave（HPM）. A HPM ex ploration prognosticating model based on analyzing HPM characteristic parameters and creating a HPM characteristic parameters data-base is established. Results can be reverted with training samples by this model. The model shows good ability on predic- ting. This data processing method can be used in classing or prognosticating exploration data, especially in complex data process- ing.

关 键 词：概率神经网络 高功率微波探测 模糊推理机制 威胁评估 

分 类 号：TN015[电子电信—物理电子学]