Prediction of Sea Clutter Based on Chaos Theory with RBF and K-mean Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Artificial neural network (ANN) has been widely applied in time series analysis, typically, it can give an effective method to solve complicated problems which are too complex to understand in physic and statistic method, or observation data varied statistically and the data generated in nonlinear mechanism. Based on the underlying dynamic mechanism of the sea clutter, to reconstruct the nonlinear model of dynamical phase space, correlation integral (also called C-C method) and Cao method are used to get time delay tau and embedding dimension <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">m</sup> in this paper. Furthermore, an algorithm of radial basis function (RBF) with k-mean clustering to adjust and modify the networks is also presented to predict the nonlinear characteristic sea clutter for the goal of detecting the weak target signals beneath the sea clutter. With the new algorithms, computation complexity can be deduced while its reliability can be greatly improved. It also can satisfy the real-time requirement in real application. More detailed calculates and test results are presented
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».