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改进最优聚类中心雷达目标识别法
被引量:
2
1
作者
董韵涵
杨万麟
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期183-185,192,共4页
最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法,但当训练数据较少时,该方法的识别性能急剧下降。其原因是该算法在利用少量数据进行训练时易产生“病态”矩阵,“病态”矩阵直接参与运算,导致错误识别结果。因此,该文提出了一...
最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法,但当训练数据较少时,该方法的识别性能急剧下降。其原因是该算法在利用少量数据进行训练时易产生“病态”矩阵,“病态”矩阵直接参与运算,导致错误识别结果。因此,该文提出了一种改进最优聚类中心法,主要思想是把“病态”矩阵进行“良态”化处理后再参与运算,以得到正确的识别结果,从而使该算法在训练数据较少时仍能保持较高识别率。仿真实验结果表明该方法的有效性。
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关键词
雷达目标识别
最优聚类中心
最优变换
“病态”矩阵
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职称材料
题名
改进最优聚类中心雷达目标识别法
被引量:
2
1
作者
董韵涵
杨万麟
机构
电子科技大学电子工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期183-185,192,共4页
文摘
最优聚类中心法是一种有效的雷达目标一维距离像识别方法,但当训练数据较少时,该方法的识别性能急剧下降。其原因是该算法在利用少量数据进行训练时易产生“病态”矩阵,“病态”矩阵直接参与运算,导致错误识别结果。因此,该文提出了一种改进最优聚类中心法,主要思想是把“病态”矩阵进行“良态”化处理后再参与运算,以得到正确的识别结果,从而使该算法在训练数据较少时仍能保持较高识别率。仿真实验结果表明该方法的有效性。
关键词
雷达目标识别
最优聚类中心
最优变换
“病态”矩阵
Keywords
radar target recognition
optimal cluster centers
optimal transformation
badly-conditioned matrixes
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进最优聚类中心雷达目标识别法
董韵涵
杨万麟
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
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