检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于核主分量分析和支持矢量数据描述的雷达目标模糊识别方法被引量：7: 1; 作者郭雷肖怀铁付强《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第1期63-68,共6页; 针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)存在大量的信息冗余,易受到噪声的污染,可分性较差等问题,本文利用核方法解决非线性问题的优点,提出了基于核主分量分析(KPCA)的雷达目标HRRP特征提取与基于支持矢量数据描述(sVDD)的雷达多目标模糊识别... 展开更多; 关键词核主分量分析特征提取支持矢量数据描述模糊隶属度雷达目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的支持矢量数据描述模糊识别方法被引量：2: 2; 作者郭雷肖怀铁付强《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1882-1886,共5页; 支持矢量机(SVM)是一种两类分类器,而支持矢量数据描述(SVDD)是一种单类数据分类方法,通过在特征空间寻找包含某类样本的最小超球体来对样本分类,该方法只需已知某类数据即可构造分类器。但是在SVDD方法中,直接根据超球体构造的分类器... 展开更多; 关键词目标识别支持矢量机支持矢量数据描述特征空间超球体模糊隶属度; 在线阅读下载PDF 职称材料

全样本支持矢量数据描述模拟电路故障分类被引量：1: 3; 作者李传亮王友仁 +1 位作者罗慧崔江《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期215-221,共7页; 传统支持矢量数据描述(Support Vector Domain Description,SVDD)分类规则完全忽略非支持矢量所包含的样本信息,为此本文提出了一种全样本SVDD分类方法,并应用到模拟电路故障诊断中。该方法以贝叶斯理论和分类器模糊融合思想为基础,利... 展开更多; 关键词模拟电路故障诊断多类分类支持矢量数据描述核密度估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVDD的中段目标综合识别分类器设计: 4; 作者邱晓天尹恕 +1 位作者刘永祥黎湘《雷达科学与技术》 2014年第5期497-505,509,共10页; 弹道目标识别是典型的非合作目标识别,针对弹道目标识别中先验信息稀缺,目标群描述不完整等特点,研究了支持矢量描述方法在弹道识别中的应用。通过引入模糊隶属度进行威胁度排序,分别研究了单类与多类目标的分类筛选,并总体设计了基于... 展开更多; 关键词综合识别支持矢量数据描述超球隶属度; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核主分量分析和支持矢量数据描述的雷达目标模糊识别方法被引量：7: 1; 作者郭雷肖怀铁付强; 机构国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第1期63-68,共6页; 文摘针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)存在大量的信息冗余,易受到噪声的污染,可分性较差等问题,本文利用核方法解决非线性问题的优点,提出了基于核主分量分析(KPCA)的雷达目标HRRP特征提取与基于支持矢量数据描述(sVDD)的雷达多目标模糊识别方法。在特征提取过程中,利用KPCA对雷达目标HRRP做降噪与降维处理,使得HRRP降低噪声和姿态角的敏感性;在识别过程中,首先在特征空间求得包含每一类目标训练样本的最小超球体,然后根据各个测试样本到最小超球体球面的距离构造属于各个类别的模糊隶属度,根据模糊隶属度的大小判断测试样本所属的类别。仿真实验结果表明,本文提出的算法应用于雷达多目标识别时,具有较高的正确识别率;同时基于SVDD多目标模糊识别算法训练过程只需对每一类目标进行训练,因此具有计算量小,稳健性能优等优点。所以本文提出的KPCA特征提取与SVDD雷达多目标模糊识别方法有很强的实用性。; 关键词核主分量分析特征提取支持矢量数据描述模糊隶属度雷达目标识别; Keywords Kernel Principal Component Analysis （KPCA） feature extraction Support Vector Data Description （SVDD） fuzzy membership radar target recognition; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的支持矢量数据描述模糊识别方法被引量：2: 2; 作者郭雷肖怀铁付强; 机构国防科技大学电予科学与工程学院ATR实验室; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1882-1886,共5页; 基金国家自然科学基金(60572138); 文摘支持矢量机(SVM)是一种两类分类器,而支持矢量数据描述(SVDD)是一种单类数据分类方法,通过在特征空间寻找包含某类样本的最小超球体来对样本分类,该方法只需已知某类数据即可构造分类器。但是在SVDD方法中,直接根据超球体构造的分类器对样本数据正确识别能力不高。针对这个问题,根据样本在特征空间中到各个超球体球心的距离构造了样本属于各个类别的模糊隶属度函数,提出了FSVDD多目标识别方法。在FSVDD的训练过程中采用了乘性迭代规则的快速优化算法,该快速算法降低了优化的复杂度和缩短了优化时间。在针对不同类型数据集的识别实验中,证明了提出的FSVDD多目标识别算法具有训练速度快、识别率高的优点,有很强的实用性。; 关键词目标识别支持矢量机支持矢量数据描述特征空间超球体模糊隶属度; Keywords target recognition support vector machine （SVM） support vector data description （SVDD） feature space hyper-sphere fuzzy membership; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名全样本支持矢量数据描述模拟电路故障分类被引量：1: 3; 作者李传亮王友仁罗慧崔江; 机构南京航空航天大学自动化学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期215-221,共7页; 基金国家自然科学基金(60871009 60501022) +1 种基金航空科学基金(2011ZD52050) 江苏省科技支撑计划(BE20080035)资助项目; 文摘传统支持矢量数据描述(Support Vector Domain Description,SVDD)分类规则完全忽略非支持矢量所包含的样本信息,为此本文提出了一种全样本SVDD分类方法,并应用到模拟电路故障诊断中。该方法以贝叶斯理论和分类器模糊融合思想为基础,利用核密度估计得到的类条件概率密度和先验概率的乘积对SVDD相对距离进行加权。实验结果表明,与SVM扩展的多分类器相比,本文方法能够有效提高模拟电路故障诊断的准确率,且全样本SVDD分类模型对参数变化具有较强的稳健性。; 关键词模拟电路故障诊断多类分类支持矢量数据描述核密度估计; Keywords Analog circuit fault diagnosis multi-class classification support vector data description kernel density estimation; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVDD的中段目标综合识别分类器设计: 4; 作者邱晓天尹恕刘永祥黎湘; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《雷达科学与技术》 2014年第5期497-505,509,共10页; 文摘弹道目标识别是典型的非合作目标识别,针对弹道目标识别中先验信息稀缺,目标群描述不完整等特点,研究了支持矢量描述方法在弹道识别中的应用。通过引入模糊隶属度进行威胁度排序,分别研究了单类与多类目标的分类筛选,并总体设计了基于支持矢量描述的目标综合识别分类器,给出了目标综合识别流程。最后分别运用目标群仿真数据和暗室数据进行了已知部分先验信息和已知全部先验信息的仿真实验,实验结果表明,该方法在上述场景下有较好的分类性能。; 关键词综合识别支持矢量数据描述超球隶属度; Keywords target recognition support vector data description hypersphere membership degree; 分类号 TN957 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于核主分量分析和支持矢量数据描述的雷达目标模糊识别方法	郭雷肖怀铁付强	《信号处理》 CSCD 北大核心	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种新的支持矢量数据描述模糊识别方法	郭雷肖怀铁付强	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	全样本支持矢量数据描述模拟电路故障分类	李传亮王友仁罗慧崔江	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SVDD的中段目标综合识别分类器设计	邱晓天尹恕刘永祥黎湘	《雷达科学与技术》	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料