En este trabajo se propone un modelo de reconocimiento basado en la red de retropropagación (BP) optimizada por la optimización híbrida del enjambre de partículas (HPSO) para mejorar la eficacia del reconocimiento del estado de funcionamiento del radar. En primer lugar, el modelo mejora el algoritmo HPSO a través del peso de inercia decreciente no lineal añadiendo el factor de desaceleración y el factor de aprendizaje asíncrono. A continuación, se optimizan los pesos y umbrales iniciales de la red neuronal BP para superar las deficiencias de la lenta tasa de convergencia y la caída en óptimos locales. En el experimento de simulación, se establecieron modelos de reconocimiento HPSO-BP mejorados basados en los conjuntos de datos de tres tipos de radares, y estos modelos se compararon posteriormente con otros modelos de reconocimiento. Los resultados revelan que el modelo de reconocimiento HPSO-BP mejorado tiene una mejor precisión de predicción y tasa de convergencia. La precisión de reconocimiento de los distintos tipos de radar superó el 97%, lo que demuestra la viabilidad y la generalización del modelo aplicado al reconocimiento del estado de funcionamiento del radar.
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