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题名大数据中基于熵加权的稀疏分数特征选择聚类算法
被引量：5
- 1
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作者
魏霖静
宁璐璐
郭斌
侯振兴
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机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
南洋理工大学生物科学学院
河海大学计算机与信息学院
南京大学信息管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第8期2293-2294,2303,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61063028
31560378)
+4 种基金
江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20150784)
中国博士后面上资助项目(2015M581800)
甘肃省科技支撑计划项目(1604WKCA011)
陇原青年创新创业人才项目(2016-47)
2016年度甘肃省高校重大软科学(战略)研究项目计划资助项目(2016F-10)
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文摘
为了提高大数据统计及分析的效率,有必要对数据集合进行聚类,以减少数据集合维度,并去掉相似数据冗余。采用熵加权和稀疏分数特征选择相结合,一方面对异构数据进行局部结构划分,降低数据维度,对局部结构的特征重要性标记并排序,提高聚类精度,另一方面,提高聚类稳定性。实验证明,该方法对不同种类的大数据聚类具有较强的适用性。
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关键词
数据聚类
熵加权
稀疏分数
特征选择
数据维度
大数据
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Keywords
data clustering
entropy weighted
sparse fraction
feature selection
data dimension
big data
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分类号
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法
被引量：4
- 2
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作者
于晓涵
陈小龙
黄勇
关键
何友
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机构
海军航空大学
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2426-2432,共7页
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基金
国家自然科学基金(61471382
61501487
+5 种基金
61531020
61871391
U1633122)
国防科技基金(2102024)
山东省高校科研发展计划(J17KB139)
"泰山学者"和中国科协"青年人才托举工工"(YESS20160115)专项经费资助课题"
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文摘
机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间-稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。
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关键词
雷达动目标探测
稀疏表示
时频分析
稀疏时频分布
稀疏分数阶表示域
特征提取
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Keywords
radar moving target detection
sparse representation
time-frequency analysis
sparse time-frequency distribution(STFD)
sparse fractional representative transform
feature extraction
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名快速高分辨稀疏FRFT雷达机动目标检测方法
被引量：2
- 3
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作者
于晓涵
陈小龙
陈宝欣
黄勇
关键
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机构
海军航空大学
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期99-105,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61501487
U1633122
+4 种基金
61471382
61531020)
国防科技基金项目(2102024)
山东省高校科研发展计划(J17KB139)
"泰山学者"和中国科协"青年人才托举工程"(YESS20160115)专项经费资助~~
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文摘
数据量的增加及新体制雷达的发展,对雷达探测技术提出了更高的要求。经典检测方法具有其优势,但同时也存在很多局限性,迫切需要创新雷达动目标检测方法以提升复杂背景和有限雷达资源条件下的雷达目标探测性能。该文介绍了稀疏傅里叶变换(SFT)的基本概念,在其基础上对稀疏分数阶傅里叶变换(SFRFT)的实现方法进行了系统描述。然后将SFRFT算法应用于雷达信号处理中,提出了基于快速高分辨稀疏FRFT的雷达机动目标检测算法,为雷达动目标探测能力的提高提供了新的思路。
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关键词
雷达信号处理
机动目标检测
稀疏傅里叶变换
稀疏分数阶傅里叶变换
稀疏时频分析
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Keywords
radar signal processing
maneuvering target detection
sparse Fourier transform
sparse fractional Fourier transform
sparse time-frequency analysis
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
-
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题名雷达海上机动目标高分辨稀疏分数阶模糊函数检测方法
被引量：2
- 4
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作者
于晓涵
陈小龙
关键
黄勇
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机构
海军航空大学
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期72-84,共13页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61871391,No.U1633122,No.61871392,No.61531020)
国防科技基金资助项目(No.2102024)
+1 种基金
山东省高校科研发展计划基金资助项目(No.J17KB139)
中国科协“青年人才托举工程”专项经费基金资助项目(No.YESS20160115)~~
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文摘
针对复杂海洋背景中高机动目标的快速检测问题,提出了一种基于稀疏分数阶模糊函数(SFRAF)的雷达目标检测算法,所提算法在瞬时自相关函数计算后引入稀疏傅里叶变换(SFT),结合了SFT和分数阶模糊函数(FRAF)的优势,因此,SFRAF对高机动信号具有较好的处理效果,同时能够获得较低的计算复杂度。仿真实验和实测数据处理结果表明,相比于经典检测方法,所提方法能够明显改善机动目标的检测性能,而相比于FRAF,所提方法能够实现检测效率的有效提升。
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关键词
海上动目标检测
高阶相位信号
稀疏傅里叶变换
稀疏分数阶模糊函数
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Keywords
maritime moving target detection
high order phase signal
sparse Fourier transform
sparse fractional ambiguity function
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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