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為了在復雜混沌噪聲背景中快速準確提取有用信號，提出基于復雜非線性系統相空間重構理論，采用改進極限學習機（ELM）預測單步誤差檢測微弱信號的方法。采用改進K均值聚類算法選擇最優族作訓練集，改進極限學習機選擇權值和偏置的方法進一步提高檢測的精度和速度，采用Lorenz系統建立了混沌噪聲序列的一步預測模型，從預測誤差中檢測湮沒在混沌噪聲中的微弱目標信號（包括周期信號和瞬態信號），然后使用加拿大Mc Master大學IPIX雷達數據，在海雜波噪聲中提取漂浮物信號作為實驗研究。結果表明該方法能夠有效檢測混沌背景噪聲中極微弱信號，同時抑制噪聲對混沌背景信號的影響，與徑向基函數（ RBF）神經網絡等傳統算法相比，預測精度提升了25%，檢測門限提高了-5 dB，同時訓練用時減少77.ls，在實際應用中具有更明顯優勢。
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