本文關(guān)鍵詞： 特征變換 Fisher線性判決 序列假設(shè)檢驗(yàn) 特征選擇 SAR目標(biāo)鑒別　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在合成孔徑雷達(dá)(SAR)目標(biāo)鑒別問(wèn)題中,好的特征集是分類鑒別的關(guān)鍵�，F(xiàn)有文獻(xiàn)提出大量SAR目標(biāo)鑒別特征,但是并不是每個(gè)特征都具有較強(qiáng)的可鑒別性,甚至有些特征聯(lián)合使用反而會(huì)取得較差的鑒別結(jié)果。因此,合理對(duì)鑒別特征進(jìn)行特征變換至關(guān)重要。本文主要研究基于Fisher準(zhǔn)則的特征降維變換方法及其在SAR圖像目標(biāo)鑒別上的應(yīng)用。Fisher線性判決分析(FLDA)是經(jīng)典的降維判決方法,以其準(zhǔn)則函數(shù)構(gòu)造簡(jiǎn)單、求解方便而被廣為應(yīng)用。但是,FLDA并不能在所有數(shù)據(jù)上找到最優(yōu)投影方向。本文第二章首先以仿真數(shù)據(jù)為例,詳細(xì)分析了FLDA不適用的數(shù)據(jù)類型,然后提出一種結(jié)合序列假設(shè)檢驗(yàn)的降維判決方法,最后以多組UCI數(shù)據(jù)集和SAR圖像集驗(yàn)證其分類判決效果。該方法具體描述為:首先利用FLDA得到投影方向,然后通過(guò)序列假設(shè)檢驗(yàn)引入迭代,在迭代中更新未知樣本的先驗(yàn)信息,重新尋找投影方向,最終確定對(duì)未知樣本最合適的投影判決空間。為了在降維判決的同時(shí)達(dá)到特征選擇的目的,本文第三章在FLDA的回歸模型上增加范數(shù)約束,提出了一種結(jié)合稀疏特征選擇的降維判決方法。該方法利用投影判決矩陣中各行向量和數(shù)據(jù)中各個(gè)特征的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,通過(guò)對(duì)投影判決矩陣進(jìn)行稀疏約束,在確定最優(yōu)投影方向的同時(shí)令投影判決矩陣的部分行為零,使得在投影變換后,投影判決矩陣為零行對(duì)應(yīng)的特征不參與最終判決,屏蔽了特征集中無(wú)效特征、冗余特征對(duì)投影方向的影響,在降維判決的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了特征選擇。在多組UCI數(shù)據(jù)集和SAR圖像集中,融合特征選擇的降維判決方法取得了優(yōu)于同類方法的結(jié)果。
[Abstract]:In this paper , based on Fisher ' s criterion - based feature - reduction transformation method and its application in the identification of SAR image objects , this paper mainly deals with the feature - reduction transformation method based on Fisher criterion and its application in the identification of SAR image objects .

【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1515917