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用于水声目标识别的近邻无监督特征选择算法

发布时间:2017-09-25 10:29

  本文关键词:用于水声目标识别的近邻无监督特征选择算法


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【摘要】:针对水声目标数据的特征冗余问题,提出一种新的近邻无监督特征选择算法。首先利用顺序向后特征搜索算法生成原始特征集的子集,然后利用基于代表近邻选取方法的特征评价机制评价特征子集的优越性。使用实测水声目标数据集和声呐数据集进行特征选择和分类实验,在保持支持向量机平均分类正确率几乎不变的情况下,特征数目分别降低了90%和75%。结果表明,该算法选择出的特征子集,在去除冗余特征后有效地提高了后续学习算法的效率。
【作者单位】: 西北工业大学航海学院;
【关键词】水声目标识别 无监督 特征选择 代表近邻
【基金】:水声对抗技术重点实验室开放基金
【分类号】:TB56
【正文快照】: 0引言1为提高水声目标识别的正确率,研究人员往往用多种方法提取水声目标辐射噪声的多域特征。然而,水声目标样本获取的代价却很大。因此,要在水声目标样本数目保持不变的前提下达到分类正确率损失尽可能小的目的,进行特征选择以去除不相关和冗余特征,在水声目标识别任务中具

本文编号:916819

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