基于核稀疏保持投影的SAR目标特征提取方法研究

文章提出一种新的特征提取方法,将核稀疏保持投影(KSPP)方法运用到合成孔径雷达(SAR)目标识别中。该方法将原始目标函数投影到高维特征空间,在高维特征空间求得样本的稀疏系数,将所有样本的稀疏系数组成稀疏重构矩阵,利用稀疏重构矩阵构造目标函数求得样本的特征向量,最后利用SVM分类器对目标进行分类识别。基于MSTAR提供的实测SAR数据对方法进行验证,结果表明该方法能够有效地提高目标识别结果,且对目标的方位角不敏感,是一种有效的SAR目标特征提取方法。

基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法

针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。

基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法

模式识别的技术核心就是特征提取,而特征融合则是对特征提取方法的强力补充,对于提高特征的识别效率具有重要作用。本文基于稀疏表示方法,将稀疏表示方法用到高维度空间,并利用核方法在高维度空间进行稀疏表示,用其计算核稀疏表示系数,同时研究了核稀疏保持投影算法(Kernel sparsity preserve projection,KSPP)。将KSPP引入到典型相关分析算法(Canonical correlation analysis,CCA),研究了基于核稀疏保持投影的典型相关分析算法(Kernel sparsity preserve canonical correlation analysis,K-SPCCA)。在多特征手写体数据库和人脸图像数据库上分别证实了本文提出方法的可靠性和有效性。

基于一种小波核优化学习的KSPP子空间故障特征提取

针对电子系统故障诊断中有效特征提取困难、核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题,提出了一种基于自优化小波核稀疏保持投影的子空间特征提取方法。通过对核极化准则的改进,使得新准则不仅可以处理多类别信息,而且可以保留同一类别数据间的局部结构特征。以墨西哥帽小波核函数为对象,基于改进的核评估准则构建优化目标函数,并采用粒子群优化算法进行核参数选择;将优化的小波核作为核稀疏保持投影的核函数,最终实现了在核子空间中对有效特征的提取。实验结果表明,相比于其他流行的子空间特征提取方法,提出的方法有效提升了分类精度,具有良好的泛化性能。