本文關(guān)鍵詞：用于水聲目標(biāo)識(shí)別的近鄰無監(jiān)督特征選擇算法

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【摘要】：針對(duì)水聲目標(biāo)數(shù)據(jù)的特征冗余問題,提出一種新的近鄰無監(jiān)督特征選擇算法。首先利用順序向后特征搜索算法生成原始特征集的子集,然后利用基于代表近鄰選取方法的特征評(píng)價(jià)機(jī)制評(píng)價(jià)特征子集的優(yōu)越性。使用實(shí)測(cè)水聲目標(biāo)數(shù)據(jù)集和聲吶數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇和分類實(shí)驗(yàn),在保持支持向量機(jī)平均分類正確率幾乎不變的情況下,特征數(shù)目分別降低了90%和75%。結(jié)果表明,該算法選擇出的特征子集,在去除冗余特征后有效地提高了后續(xù)學(xué)習(xí)算法的效率。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 水聲目標(biāo)識(shí)別 無監(jiān)督 特征選擇 代表近鄰
【基金】：水聲對(duì)抗技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金
【分類號(hào)】：TB56
【正文快照】： 0引言1為提高水聲目標(biāo)識(shí)別的正確率,研究人員往往用多種方法提取水聲目標(biāo)輻射噪聲的多域特征。然而,水聲目標(biāo)樣本獲取的代價(jià)卻很大。因此,要在水聲目標(biāo)樣本數(shù)目保持不變的前提下達(dá)到分類正確率損失盡可能小的目的,進(jìn)行特征選擇以去除不相關(guān)和冗余特征,在水聲目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中具，

本文編號(hào)：916819