针对外场复杂电磁环境下,传统神经网络方法在建模时极易受噪声影响而陷入局部最优,发生过拟合等问题,提出一种采用采样理论算法的小波神经网络建模方法。通过对小波神经网络和阵列天线辐射场频带特性的分析,证明了提出的改进方法可以有效降低噪声对模型影响,防止神经网络发生过拟合。仿真将改进方法与基于正则化技术的RBF神经网络建模方法进行对比,实验结果表明,改进的建模方法具有更强的抗噪能力,并对噪声的变化具有鲁棒性。
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