摘要
人工神经网络已在多个领域中得到广泛应用。本文应用由非线性变换单元组成的前债神经网络，又称后向传播网络（B－P网络），加上自适应参数变化的改进，研究毫米波通过雾区时的衰减和反射问题，得到雾的衰减率和反射率的神经网络模型。模拟结果表明，神经网络模型具有精度高，计算量小，模型结构简单的优点，是一种毫米波大气传播效应建模的行之有效的方法。
One of the most popular artificial neural networks, the error back propagation network, is used to study the fog attenuation and reflectivity in millimeter wave band with the adaptive parameter variation improvement.The comparison between the neural network and statistical method is also presented.
出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
1999年第1期80-84,共5页
Journal of Microwaves
基金
国防预研基金
关键词
人工神经网络
毫米波
雾
衰减率
反射率
Artificial neural network, Millimeter wave, Fog, Attenuation rate, Reflectivity rate
