基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法

发布时间：2018-05-26 04:14

  本文选题：直觉模糊集 + 核匹配追踪　； 参考：《电子学报》2015年07期

【摘要】：针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的问题,汲取了粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势对最优基函数的搜索过程进行优化,提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法,并将该算法应用于时效性要求更高的空天目标识别领域.实验结果表明,与传统方法相比,本文方法在识别率相当的情况下有效缩短一次匹配追踪时间,计算效率明显提高,且所得模型具有稀疏性好,泛化能力高等优点,特别适用于兼顾识别率和实时性的应用领域.
[Abstract]:Aiming at the problem that the greedy algorithm is used to search the optimal basis function for the existing intuitionistic fuzzy kernel matching tracking algorithm, the learning time is too long, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm has strong global search ability. This paper presents an intuitionistic fuzzy kernel matching tracking algorithm based on particle swarm optimization to optimize the search process of the optimal basis function. The algorithm is applied to the field of space-sky target recognition which requires higher time-efficiency. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method can effectively shorten the matching tracking time and improve the computational efficiency when the recognition rate is the same, and the proposed model has the advantages of good sparsity and high generalization ability. It is especially suitable for applications where recognition rate and real-time are taken into account.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;空军95133部队;
【基金】：国家自然科学基金(No.61272011,No.61309022) 陕西省自然科学青年基金(No.2013JQ8031)
【分类号】：TP182;TP391

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1935900