白本督

作品数：5被引量：27H指数：2
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供职机构：西安电子科技大学更多>>
发文主题：系统辨识参数辨识非线性系统模型辨识模糊神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《系统工程与电子技术》《电子与信息学报》《火力与指挥控制》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
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一种基于模糊神经网络的非线性系统模型辨识方法被引量：16
《电子与信息学报》2002年第3期355-360,共6页李映 白本督 焦李成 
国家教育部博士点基金;国家部级基金
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法。通过结构的辨识(学习)和参数的辨识(学习),构造了一个模糊神经网络,经调整网络的权值,获得一个精确的模糊模型。对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词：模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识 模型辨识 非线性系统 
基于进化规划的多层前向网络结构优化
《电子与信息学报》2001年第12期1298-1302,共5页李映 白本督 焦李成 
国家自然科学基金;国家"863"计划资助项目
基于进化规划(EP)方法,该文提出了设计多层前向网络拓扑结构和权值分布的一种新算法—EPANN算法。EPANN算法能同时进化网络的结构和连接权值(包括阈值),在进化过程中,强调父代和子代之间的行为联结,结构变异既有结点删除,又有结点增加,...
关键词：进化规划 网络设计 多层前向网络结构 神经网络 
支撑矢量机的分类机理被引量：10
《系统工程与电子技术》2001年第9期25-27,52,共4页李映 白本督 焦李成 
"863"高技术计划基金 ( 86 3-317-0 3-0 5 -99);国家教育部博士点基金 ( 980 710 9)资助课题
支撑矢量机是根据统计学习理论提出的一种新的学习方法 ,即使用核函数在高维空间里进行有效的计算。在模式识别中 ,支撑矢量算法通过训练分类器在某个与输入空间非线性相联的高维空间里进行线性划分 ,从而构造出非线性判别函数。
关键词：模式识别 学习理论 机器学习 矢量机 分类机理 
一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
《电子与信息学报》2001年第4期332-337,共6页李映 白本督 焦李成 
国家863计划;国家部级基金资助项目
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识...
关键词：自适应模糊神经网络 模糊聚类 系统辨识 非线性复杂系统 
一种有效的常规雷达目标识别方法被引量：1
《火力与指挥控制》2001年第1期30-33,共4页白本督 李映 
基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整...
关键词：小波变换 MALLAT算法 混合进化算法 进化网络 雷达目标识别 
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