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题名一种障碍物重构的混合方法
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作者
齐红钰
尹伟石
孟品超
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机构
长春理工大学数学与统计学院
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出处
《长春理工大学学报（自然科学版）》
2023年第1期137-143,共7页
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基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210797KJ)。
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文摘
针对不可穿透障碍物的重构问题,提出了基于朴素贝叶斯和宽度学习系统的混合方法。该方法首先利用朴素贝叶斯对训练集按照形状参数分类,将分类后的训练集作为模型输入,利用激活函数作用得到特征节点,再将所有特征节点和随机生成权重的增强节点作为整体,通过线性映射连接到输出端,然后求解伪逆得到网络参数,最后对基于朴素贝叶斯和宽度学习的混合方法进行测试,实验结果表明,该方法可以同时重构散射体形状和位置,并且具有收敛性和鲁棒性。
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关键词
反散射
宽度学习系统
机器学习
朴素贝叶斯
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Keywords
inverse problem
broad learning system
machine learning
naive bayes
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分类号
O242.1
[理学—计算数学]
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