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一种基于Dropout约束深度极限学习机的雷达目标分类算法
被引量:
9
1
作者
赵飞翔
刘永祥
霍凯
《雷达学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2018年第5期613-621,共9页
雷达目标分类在军事和民用领域发挥着重要作用。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)因其学习速度快、泛化能力强而被广泛应用于分类任务中。然而,由于其浅层结构,ELM无法有效地捕获数据深层抽象信息。虽然许多研究者已经提出了...
雷达目标分类在军事和民用领域发挥着重要作用。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)因其学习速度快、泛化能力强而被广泛应用于分类任务中。然而,由于其浅层结构,ELM无法有效地捕获数据深层抽象信息。虽然许多研究者已经提出了深度极限学习机,它可以用于自动学习目标高级特征表示,但是当训练样本有限时,模型容易陷入过拟合。为解决此问题,该文提出一种基于Dropout约束的深度极限学习机雷达目标分类算法,在雷达测量数据上的实验结果表明所提算法在分类准确率上达到93.37%,相较栈式自动编码器算法和传统深度极限学习机算法分别提高了5.25%和8.16%,验证了算法有效性。
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关键词
极限学习机
深度学习
dropout约束
雷达目标分类
栈式自动编码器
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职称材料
题名
一种基于Dropout约束深度极限学习机的雷达目标分类算法
被引量:
9
1
作者
赵飞翔
刘永祥
霍凯
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《雷达学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2018年第5期613-621,共9页
基金
国家自然科学基金(61422114
61501481)
湖南省杰出青年科学基金(2015JJ1003)~~
文摘
雷达目标分类在军事和民用领域发挥着重要作用。极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)因其学习速度快、泛化能力强而被广泛应用于分类任务中。然而,由于其浅层结构,ELM无法有效地捕获数据深层抽象信息。虽然许多研究者已经提出了深度极限学习机,它可以用于自动学习目标高级特征表示,但是当训练样本有限时,模型容易陷入过拟合。为解决此问题,该文提出一种基于Dropout约束的深度极限学习机雷达目标分类算法,在雷达测量数据上的实验结果表明所提算法在分类准确率上达到93.37%,相较栈式自动编码器算法和传统深度极限学习机算法分别提高了5.25%和8.16%,验证了算法有效性。
关键词
极限学习机
深度学习
dropout约束
雷达目标分类
栈式自动编码器
Keywords
Extreme Learning Machine (ELM)
Deep learning
dropout
constrained
Radar target classification
Stacked autoencoder
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Dropout约束深度极限学习机的雷达目标分类算法
赵飞翔
刘永祥
霍凯
《雷达学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2018
9
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