基于流形学习的有监督雷达目标成像识别算法

发布时间：2017-10-31 00:17

  本文关键词：基于流形学习的有监督雷达目标成像识别算法

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【摘要】：运用经典流形学习算法ISOMAP对高分辨率雷达一维像进行非线性的降维预处理,通过广义回归神经网络学习逼近流形降维的映射关系,利用概率神经网络完成目标识别。仿真实验证明该算法对具有非线性展布形式的数据集有较好的识别效果。
【作者单位】： 海军工程大学;
【关键词】： 流行学习 ISOMAP 广义回归神经网络 概率神经网络
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言在传统的雷达目标一维成像识别中,对高维数据集的数据预处理通常都是采用线性方法。虽然指数分布形式能够囊括大多数的统计意义上的数据分布形式,但归根结底对目标成像数据集的处理依然是线性的。将所有非线性的数据展布形式视作噪声或是在数据中心周围的波动,这是不合理

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本文编号：1119968