基于類決策樹分類的特征層融合識別算法
本文關(guān)鍵詞:基于類決策樹分類的特征層融合識別算法
更多相關(guān)文章: 決策樹 特征層融合 目標(biāo)識別 分類 類決策樹
【摘要】:針對雷達組網(wǎng)量測數(shù)據(jù)不確定性大、信息不完備等特點,基于決策樹分類算法的思想,創(chuàng)建類決策樹的概念,提出一種基于類決策樹分類的特征層融合識別算法.所給出的算法無需訓(xùn)練樣本,采用邊構(gòu)造邊分類的方式,選取信息增益最大的屬性作為分類屬性對量測數(shù)據(jù)進行分類,實現(xiàn)了對目標(biāo)的識別.該算法能夠處理含有空缺值的量測數(shù)據(jù),充分利用量測數(shù)據(jù)的特征信息.仿真實驗結(jié)果表明,類決策樹分類算法是一種簡單有效的特征層融合識別算法.
【作者單位】: 軍械工程學(xué)院電子與光學(xué)工程系;中國人民解放軍77618部隊;
【關(guān)鍵詞】: 決策樹 特征層融合 目標(biāo)識別 分類 類決策樹
【分類號】:TN957.52
【正文快照】: 0引言現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境日益復(fù)雜,在各種干擾存在的情況下,雷達回波得到的目標(biāo)量測信息不確定性大,很難滿足作戰(zhàn)系統(tǒng)目標(biāo)識別的需求.基于雷達組網(wǎng)的目標(biāo)融合識別有助于增強系統(tǒng)的抗干擾能力和環(huán)境適應(yīng)能力[1-2],提高目標(biāo)識別的可信度及準(zhǔn)確性,能夠為作戰(zhàn)指揮輔助決策提供重要依據(jù).
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