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题名适用于组合特征识别的最近邻模糊分类器
被引量：6
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作者
刘先康
高梅国
傅雄军
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机构
北京理工大学信息科学技术学院
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出处
《电光与控制》
北大核心
2007年第5期127-129,135,共4页
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基金
国家"八六三"计划资助项目(2004AA882045)
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文摘
在用多种特征进行简单的串联组合识别时,不同特征具有不同的特征类型和衡量尺寸,针对串联组合特征的这种特点,提出了一种最近邻模糊分类器。该分类器首先把待识别目标的组合特征与训练模板中的组合特征样本一一进行比较,从而得到了一个特征差矩阵。提出用模糊分布函数在同类特征差之间进行处理,生成一个隶属度矩阵,然后用算术平均法对隶属度矩阵进行处理,并用最大隶属度准则来进行分类判决。识别框架表明最近邻模糊分类器对组合特征中的各种不同特征的特征类型和衡量尺寸没有一致性要求,也无需对串联组合特征矢量做任何预处理。最后,用外场实测数据进行验证,结果表明,最近邻模糊分类器能够有效地解决多种特征串联组合的雷达目标识别问题。
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关键词
最近邻模糊分类器
组合特征
模糊分布函数
雷达目标识别
数据融合
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Keywords
earest neighbor fuzzy classifier
combined feature
fuzzy membership function
radar target recognition
data fusion
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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