本文選題：直覺(jué)模糊集 + 核匹配追蹤�。� 參考：《電子學(xué)報(bào)》2015年07期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有直覺(jué)模糊核匹配追蹤算法采用貪婪算法搜索最優(yōu)基函數(shù)而導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,汲取了粒子群優(yōu)化算法全局搜索能力強(qiáng)、收斂速度快的優(yōu)勢(shì)對(duì)最優(yōu)基函數(shù)的搜索過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種基于粒子群優(yōu)化的直覺(jué)模糊核匹配追蹤算法,并將該算法應(yīng)用于時(shí)效性要求更高的空天目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,本文方法在識(shí)別率相當(dāng)?shù)那闆r下有效縮短一次匹配追蹤時(shí)間,計(jì)算效率明顯提高,且所得模型具有稀疏性好,泛化能力高等優(yōu)點(diǎn),特別適用于兼顧識(shí)別率和實(shí)時(shí)性的應(yīng)用領(lǐng)域.
[Abstract]:Aiming at the problem that the greedy algorithm is used to search the optimal basis function for the existing intuitionistic fuzzy kernel matching tracking algorithm, the learning time is too long, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm has strong global search ability. This paper presents an intuitionistic fuzzy kernel matching tracking algorithm based on particle swarm optimization to optimize the search process of the optimal basis function. The algorithm is applied to the field of space-sky target recognition which requires higher time-efficiency. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method can effectively shorten the matching tracking time and improve the computational efficiency when the recognition rate is the same, and the proposed model has the advantages of good sparsity and high generalization ability. It is especially suitable for applications where recognition rate and real-time are taken into account.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;空軍95133部隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61272011,No.61309022) 陜西省自然科學(xué)青年基金(No.2013JQ8031)
【分類號(hào)】：TP182;TP391

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1935900