基于类决策树分类的特征层融合识别算法

发布时间：2017-09-11 17:07

  本文关键词：基于类决策树分类的特征层融合识别算法

  更多相关文章： 决策树 特征层融合 目标识别 分类 类决策树

【摘要】：针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类,实现了对目标的识别.该算法能够处理含有空缺值的量测数据,充分利用量测数据的特征信息.仿真实验结果表明,类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.
【作者单位】： 军械工程学院电子与光学工程系;中国人民解放军77618部队;
【关键词】： 决策树 特征层融合 目标识别 分类 类决策树
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言现代战场环境日益复杂,在各种干扰存在的情况下,雷达回波得到的目标量测信息不确定性大,很难满足作战系统目标识别的需求.基于雷达组网的目标融合识别有助于增强系统的抗干扰能力和环境适应能力[1-2],提高目标识别的可信度及准确性,能够为作战指挥辅助决策提供重要依据.

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 周伟芳;叶学义;何文韬;刘一锐;;基于SVM特征层融合的集成性身份识别模型[J];计算机应用与软件;2013年09期

2 蒋晓瑜;梁浩聪;王加;张旭帆;;目标识别中多传感器信息融合算法比较[J];计算机系统应用;2013年04期

3 刁智华;赵春江;郭新宇;陆声链;;一种新的基于平衡决策树的SVM多类分类算法[J];控制与决策;2011年01期

4 王一;杨俊安;刘辉;;一种基于遗传算法的SVM决策树多分类方法[J];信号处理;2010年10期

5 吴瑕;周焰;蔡益朝;杨龙坡;;多传感器目标融合识别系统模型研究现状与问题[J];宇航学报;2010年05期

6 万树平;董九英;;空袭目标识别的证据理论方法[J];计算机工程与应用;2010年01期

7 ;Multi-sources information fusion algorithm in airborne detection systems[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2007年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 穆建伟;决策树分类的研究[D];大连交通大学;2010年

2 陈娟;基于多特征融合的雷达目标识别[D];西安电子科技大学;2010年

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 范庚;马羚;马登武;;基于平衡决策树相关向量机的模拟电路多类故障诊断方法[J];计算机测量与控制;2013年12期

2 吴瑕;陈建文;鲍拯;郭德阳;;天波超视距雷达探测弹道目标关键因素与技术研究[J];系统工程与电子技术;2013年11期

3 陈昊;侯慧群;杨承志;张荣;;基于改进灰关联的雷达辐射源识别方法研究[J];现代防御技术;2013年02期

4 许晴;李凡长;;上下文决策树学习算法及其在机械波图像中的应用[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2013年02期

5 张燕君;龙呈;;一种改进的冲突表示方法[J];计算机应用研究;2013年06期

6 张洪祥;毛志忠;;基于时点分割的核Fisher判别分析-顺序回归机多类分类建模方法[J];控制理论与应用;2012年11期

7 熊秋燕;杨鹤标;;基于证据向量差异度改进的冲突证据融合方法[J];计算机应用研究;2012年08期

8 方莹;;多策略融合的SVM决策树构建[J];兰州理工大学学报;2012年03期

9 徐琰珂;梁晓庚;贾晓洪;;利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用[J];哈尔滨工业大学学报;2012年03期

10 于俊伟;刘楠;张德贤;王峰;;反舰导弹类型识别的贝叶斯网络方法[J];计算机工程与应用;2012年09期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 施f ;雷达有源欺骗干扰多尺度特征级识别技术研究[D];西安电子科技大学;2014年

2 李朝阳;提高雷达信号检测性能方法的研究[D];大连海事大学;2015年

3 马吉祥;农药的THz检测研究[D];青岛科技大学;2014年

4 秦枭;杂波下相参雷达距离多普勒域多维特征聚类与特征提取[D];国防科学技术大学;2013年

5 阮龙;窄带雷达飞机目标分类方法和杂波抑制方法研究[D];西安电子科技大学;2013年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 兰旭辉;熊家军;陈劲松;;基于证据可信度的综合目标识别方法[J];传感器与微系统;2010年09期

2 吴瑕;周焰;崔建;杨龙坡;;导弹防御系统中红外光电识别技术分析[J];红外与激光工程;2009年05期

3 吴瑕;周焰;杨龙坡;崔建;;模糊动态AHP导弹识别算法[J];光电工程;2009年09期

4 夏思宇;潘泓;金立左;;非平衡二叉树多类支持向量机分类方法[J];计算机工程与应用;2009年17期

5 沈文;李彦鹏;王宏强;;基于模糊隶属度及证据理论的空中目标识别[J];科技信息;2008年35期

6 谢志强;高丽;杨静;;基于球结构的完全二叉树SVM多类分类算法[J];计算机应用研究;2008年11期

7 陈志杰;朱晓辉;朱永文;;多传感器目标识别融合模型研究[J];现代防御技术;2008年05期

8 连可;黄建国;王厚军;龙兵;;一种基于遗传算法的SVM决策树多分类策略研究[J];电子学报;2008年08期

9 丛蓉;王秀坤;杨南海;孟祥宇;;融合粗糙集和DS方法的空中目标类型识别算法[J];控制与决策;2008年08期

10 邓鹏华;毕义明;刘卫东;王晓梅;;改进的证据理论在目标识别中的应用[J];系统工程与电子技术;2008年07期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘敏;李晓东;王振海;;基于特征层融合的人脸识别新方法[J];计算机应用;2009年10期

2 杨永明;林坤明;韩凤玲;张祖泷;;指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别[J];重庆大学学报;2012年09期

3 李智勇,匡纲要,邹焕新,吴昊;基于特征层融合的高光谱图像异常检测算法研究[J];遥感学报;2003年04期

4 张志坚;赵松;张培仁;;增强典型相关分析及其在多模态生物特征识别特征层融合中的应用[J];中国科学技术大学学报;2010年08期

5 周伟芳;叶学义;何文韬;刘一锐;;基于SVM特征层融合的集成性身份识别模型[J];计算机应用与软件;2013年09期

6 谢永成;程延伟;吕强;李光升;;基于特征层融合的模拟电路故障诊断方法[J];计算机工程与设计;2012年03期

7 胡勇,高隽,柴斌,胡良梅;一种基于模拟退火的特征层融合模式识别实现方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2004年06期

8 曹文杰;胡德计;贾毅超;许爱文;;基于分层建模技术的CAD/CAPP/CAM集成系统研究[J];河北工业大学学报;2010年03期

9 吴昂;朱娟花;金施群;;大直径测量系统的特征层数据融合[J];黑龙江科技学院学报;2006年05期

10 王罡,林新波,张质良;基于特征和面向对象的冷锻件产品信息建模研究[J];模具技术;2002年05期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王新峰;机电系统BIT特征层降虚警技术研究[D];国防科学技术大学;2005年

，

本文编号：831983