基于多源测量与属性混合信息的分类识别方法
关欣
常进
王虹
衣晓
1.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 2640012.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 2640013.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 2640014.海军航空工程学院电子信息工程系 烟台 264001
摘要：充分利用多传感器系统提供的多源异类信息，将观测数据处于数据级的属性和处于特征级的属性混合作为描述目标的特征矢量；对特征矢量进行了主成分分析，在此基础上转换至三维直角坐标系寻找最优分类平面进行分类识别；采用“一对一”策略解决多类分类问题；通过仿真实验验证了该方法在加入不同百分比高斯白噪声环境下的有效性，并与 BP神经网络识别方法在同等条件下作了对比实验，突出了论文所提方法正确识别率高、识别速度快和稳定性高的优越性。
关键词：主成分分析最近顶点规则最优分类平面BP 神经网络
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61032001)新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0872)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 615-620 )
英文信息