一种基于空间分割前向竞争网络的性能探讨

作     者：徐晨曦 陈光 XU Chen-xi~(1,2),CHEN Guang-ju~1(1. School of Automatic Eng.,University of Electronic Sci. and Tech. of China,Chengdu 610054,China;2.Dept. of Radar System Eng. of Air Force Radar Academy,Wuhan 430019,China)

作者机构：电子科技大学自动化工程学院 

出 版 物：《四川大学学报（工程科学版）》 (Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition))

年 卷 期：2004年第36卷第4期

页      面：83-86页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 

主　　题：空间分割 竞争网络 软边界处理 识别特征 

摘      要：在混合信号自动测试系统中,周期性模拟信号波形的识别是ATE自学习建库和自动测试、分析的关键。提出一种运用空间分割竞争网络结合Kohonen学习规则实现有规则模拟信号波形的识别方法,该方法用空间块归属的概念代替超平面分类,具有空间上离散分类的能力。重点讨论了通过软边界处理的Kohonen训练规则,该学习方法可将识别特征值分布特性通过软边界技术快捷地训练到寻址层隶属度矩阵中,克服由大样本训练实现空间块隶属度统计的不足,减少训练样本、提高学习速度。通过以信号十次谐波之和、信号一周面积及信号正负面积之比为特征,识别几类常见信号波形为例,表明该方法对波形识别的实用性。