本文關(guān)鍵詞：基于流形學(xué)習(xí)的有監(jiān)督雷達(dá)目標(biāo)成像識(shí)別算法

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【摘要】：運(yùn)用經(jīng)典流形學(xué)習(xí)算法ISOMAP對(duì)高分辨率雷達(dá)一維像進(jìn)行非線性的降維預(yù)處理,通過(guò)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)逼近流形降維的映射關(guān)系,利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成目標(biāo)識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法對(duì)具有非線性展布形式的數(shù)據(jù)集有較好的識(shí)別效果。
【作者單位】： 海軍工程大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 流行學(xué)習(xí) ISOMAP 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 1引言在傳統(tǒng)的雷達(dá)目標(biāo)一維成像識(shí)別中,對(duì)高維數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)預(yù)處理通常都是采用線性方法。雖然指數(shù)分布形式能夠囊括大多數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義上的數(shù)據(jù)分布形式,但歸根結(jié)底對(duì)目標(biāo)成像數(shù)據(jù)集的處理依然是線性的。將所有非線性的數(shù)據(jù)展布形式視作噪聲或是在數(shù)據(jù)中心周圍的波動(dòng),這是不合理

【相似文獻(xiàn)】

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