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基于可传递信度模型的k-NN分类规则
被引量：
2
1
作者
刘邱云
吴根秀
付雪峰
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第3期221-223,共3页
针对训练模式所属类不确定情形,提出了基于可传递信度模型(TBM)的k-NN分类规则,并结合模糊集理论及可能性理论进行了拓广,最后通过计算机模拟实验将两者作了比较.
关键词
可传递信度模型
k-NN分类规则
TBM
pignistic概率
隶属度
可能性测度
模糊集
模式识别
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职称材料
基于TBM的自适应模糊k-NN分类器
被引量：
1
2
作者
刘邱云
付雪峰
吴根秀
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期183-185,188,共4页
针对训练模式类标签不精确的识别问题,提出基于可传递信度模型的自适应模糊k-NN(k-Nearest Neighbor)分类器。利用可传递信度模型结合模糊集理论和可能性理论并运用pignistic变换,对待识别模式真正所属的类做出决策。采用梯度下降最小...
针对训练模式类标签不精确的识别问题,提出基于可传递信度模型的自适应模糊k-NN(k-Nearest Neighbor)分类器。利用可传递信度模型结合模糊集理论和可能性理论并运用pignistic变换,对待识别模式真正所属的类做出决策。采用梯度下降最小化误差函数,以实现参数的自适应学习。实验结果表明,该分类器误分类率低、鲁棒性强。
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关键词
可传递信度模型
自适应
k-NN分类器
pignistic概率
梯度下降
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职称材料
基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器
被引量：
1
3
作者
朱友清
周石琳
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1273-1279,共7页
雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法...
雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法直接应用于上述滤波器。为此,先利用辐射源信号特征进行雷达类型识别,然后基于可传递信度模型根据雷达-平台的配属关系将该识别结果转换到与已知类别信息相同的辨识框架内。在此基础上,采用相容系数度量其相似度用以近似GM-PHD滤波器中的量测似然值,从而实现类别信息的辅助目标跟踪。仿真实验表明,在不同的杂波密度下所提方法能够有效提高GM-PHD滤波器的跟踪性能。
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关键词
多目标跟踪
高斯混合概率假设密度滤波器
雷达辐射源信号
可传递信度模型
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职称材料
题名
基于可传递信度模型的k-NN分类规则
被引量：
2
1
作者
刘邱云
吴根秀
付雪峰
机构
江西师范大学数学与信息科学学院
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第3期221-223,共3页
基金
江西省自然科学基金资助项目(0311041).
文摘
针对训练模式所属类不确定情形,提出了基于可传递信度模型(TBM)的k-NN分类规则,并结合模糊集理论及可能性理论进行了拓广,最后通过计算机模拟实验将两者作了比较.
关键词
可传递信度模型
k-NN分类规则
TBM
pignistic概率
隶属度
可能性测度
模糊集
模式识别
Keywords
k-NN classification rule
transferable belief model
pignistic probability
membership degree
possibility measure
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于TBM的自适应模糊k-NN分类器
被引量：
1
2
作者
刘邱云
付雪峰
吴根秀
机构
江西师范大学数学与信息科学学院
南昌工程学院计算机科学与技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第16期183-185,188,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60663007)
江西省自然科学基金资助项目(2007GZS0186)
江西省教育厅科技基金资助项目(2008GJJ08151)
文摘
针对训练模式类标签不精确的识别问题,提出基于可传递信度模型的自适应模糊k-NN(k-Nearest Neighbor)分类器。利用可传递信度模型结合模糊集理论和可能性理论并运用pignistic变换,对待识别模式真正所属的类做出决策。采用梯度下降最小化误差函数,以实现参数的自适应学习。实验结果表明,该分类器误分类率低、鲁棒性强。
关键词
可传递信度模型
自适应
k-NN分类器
pignistic概率
梯度下降
Keywords
Transferable Belief Model（TBM）
adaptive
k-Nearest Neighbor（k-NN） classifier
pignistic probability
gradient descent
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器
被引量：
1
3
作者
朱友清
周石琳
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1273-1279,共7页
文摘
雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法直接应用于上述滤波器。为此,先利用辐射源信号特征进行雷达类型识别,然后基于可传递信度模型根据雷达-平台的配属关系将该识别结果转换到与已知类别信息相同的辨识框架内。在此基础上,采用相容系数度量其相似度用以近似GM-PHD滤波器中的量测似然值,从而实现类别信息的辅助目标跟踪。仿真实验表明,在不同的杂波密度下所提方法能够有效提高GM-PHD滤波器的跟踪性能。
关键词
多目标跟踪
高斯混合概率假设密度滤波器
雷达辐射源信号
可传递信度模型
Keywords
multi-target tracking
Gaussian mixture-probability hypothesis density （GM-PHD） filter
signal of radar emitter
transferable belief model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可传递信度模型的k-NN分类规则
刘邱云
吴根秀
付雪峰
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2004
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于TBM的自适应模糊k-NN分类器
刘邱云
付雪峰
吴根秀
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器
朱友清
周石琳
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2015
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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