用于不均匀抽样数据频率估计的混合神经网络
天体物理学
2016-11-17 v1
摘要
本文提出了一种混合系统,由基于神经网络的估计系统和遗传算法组成。它使用无监督Hebbian非线性神经算法提取主成分,这些成分随后用于MUSIC频率估计算法提取频率。我们推广了该方法,以避免插值预处理步骤并通过使用新的停止准则来提高性能,以防止过拟合。此外,遗传算法用于优化神经网络权重初始化。实验结果通过对Cepheid星光变形的实验结果与文献中已知方法进行比较获得。
引用
@article{arxiv.astro-ph/9906098,
title = {Hybrid Neural Networks for Frequency Estimation of Unevenly Sampled Data},
author = {R. Tagliaferri and A. Ciaramella and L. Milano and F. Barone},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/9906098},
year = {2016}
}
备注
5 pages, to appear in the proceedings of IJCNN 99, IEEE Press, 1999