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计算机科学与技术...
2 篇
航空宇航科学与技...
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电子科学与技术(可...
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信息与通信工程
1 篇
控制科学与工程
1 篇
软件工程
主题
3 篇
模糊核c-均值聚类...
2 篇
有效性函数
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特征提取
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雷达目标识别
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高分辨距离像
1 篇
支持向量机
1 篇
参数优化
1 篇
核函数
1 篇
核c-均值聚类算法
1 篇
遥感图像
1 篇
一维距离像
1 篇
组合核函数
1 篇
核方法
1 篇
目标分类算法
机构
1 篇
国防科学技术大学
1 篇
92785部队
1 篇
国防科技大学
1 篇
海军航空工程学院
作者
2 篇
单凯晶
1 篇
肖怀铁
1 篇
刘峰
1 篇
张瑞峰
1 篇
朱俊
1 篇
张立民
语言
3 篇
中文
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"主题词=模糊核C-均值聚类算法"
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一种基于KF
c
M的SVM遥感图像机场目标分类
算法
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海军航空工程学院学报
2013年 第2期28卷 161-166页
作者:
刘峰
张立民
张瑞峰
92785部队
海军航空工程学院电子信息工程系
海军航空工程学院科研部
在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM
算法
的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在
模糊
理论基础上的
模糊核c-均值聚类算法
...
详细信息
在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM
算法
的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在
模糊
理论基础上的
模糊核c-均值聚类算法
(KF
c
M)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过
聚类
分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KF
c
M的SVM分类
算法
用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该
算法
分类性能优于传统SVM
算法
。
关键词:
目标分类
算法
支持向量机
模糊核c-均值聚类算法
遥感图像
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基于
模糊
核
c
-
均值
聚类
分析的HRRP识别
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电光与控制
2010年 第5期17卷 42-45页
作者:
单凯晶
肖怀铁
朱俊
国防科技大学电子科学与工程学院
长沙410073
由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于
核
方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对
模糊核c-均值聚类算法
深入研究的基础上,提出一种基于
模糊
核
c
-
均值
聚类
的高分辨距离像识别
算法
。...
详细信息
由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于
核
方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对
模糊核c-均值聚类算法
深入研究的基础上,提出一种基于
模糊
核
c
-
均值
聚类
的高分辨距离像识别
算法
。该
算法
针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合
核
函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,
算法
可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳
聚类
数目。仿真实验结果表明,基于组合
核
函数的识别
算法
同基于传统的高斯
核
的
算法
都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。
关键词:
模糊核c-均值聚类算法
一维距离像
特征提取
有效性函数
核
函数
来源:
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基于
核
聚类
的高分辨距离像识别
算法
研究
基于核聚类的高分辨距离像识别算法研究
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引用
作者:
单凯晶
国防科学技术大学
学位级别:
硕士
自动目标识别是现代雷达系统的重要发展方向之一。利用高分辨雷达获得的目标距离像包含了更多的目标特征信息,目前利用一维距离像进行目标识别已经成为雷达目标识别的主要识别方法之一,而基于
核
方法的模式识别方法被广泛应用于雷达高分...
详细信息
自动目标识别是现代雷达系统的重要发展方向之一。利用高分辨雷达获得的目标距离像包含了更多的目标特征信息,目前利用一维距离像进行目标识别已经成为雷达目标识别的主要识别方法之一,而基于
核
方法的模式识别方法被广泛应用于雷达高分辨距离像识别中。近年来,
核
方法被用于
聚类
分析中,形成了
核
聚类算法
。本文主要研究基于
核
聚类
的高分辨距离像识别
算法
。 本文首先对现有的若干特征提取方法和识别
算法
进行了论述,对
核
方法做了概要介绍,阐述了本文的主要工作和基本框架。 第二章介绍了基于散射中心模型的高分辨距离像的成像原理,进一步对其敏感性进行分析,并提出了相应的预处理和特征提取方法。 第三章研究了基于
核
c
-
均值
聚类
的高分辨距离像识别
算法
。文中首先指出
核
c
-
均值
聚类算法
中
核
参数优化的必要性,然后分析已有优化
算法
的不足,并通过定义一种新的有效性函数来实现对原
算法
的改进。理论分析和实验结果均验证了改进的优化
算法
的有效性。在对
核
c
-
均值
聚类算法
深入研究的基础上,提出一种基于
核
c
-
均值
聚类
的识别
算法
。为了验证识别
算法
的有效性,分别对特征提取前后的两类目标和三类目标进行实验。实验结果表明该识别
算法
可以根据训练识别率有效确定最佳
聚类
数,同时运用改进的优化
算法
可以得到最优的
核
参数和最佳的识别结果。对比特征提取前后的实验结果,进一步验证了特征提取的有效性。 第四章研究了基于
模糊
核
c
-
均值
聚类
的高分辨距离像识别
算法
。文中首先介绍了
模糊核c-均值聚类算法
的基本思想,然后阐述了自适应的
模糊核c-均值聚类算法
。在此基础上,提出一种基于
模糊
核
c
-
均值
聚类
的识别
算法
,该
算法
可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定
聚类
数目。将该
算法
用于一维距离像识别中,并结合特征提取后数据的特点,构造了一个组合
核
函数。实验结果表明该
算法
可以有效确定
聚类
数目同时实现对目标的有效识别,且运用组合
核
函数后识别效果更好。 第五章总结了本文的研究工作,指出了需要进一步研究的问题。
关键词:
雷达目标识别
高分辨距离像
特征提取
核
方法
核
c
-
均值
聚类算法
参数优化
有效性函数
组合
核
函数
模糊核c-均值聚类算法
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