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基于时变特征和核非线性分类器的飞机目标识别: 1; 作者姚宏达刘本永 +1 位作者于雪莲孟庆宇《雷达科学与技术》 2006年第6期323-327,共5页; 基于雷达目标距离像,研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化,单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性,因此文中采用时频分析方法,首先提取出距离像时频分布的特征参量,再利用... 展开更多; 关键词目标识别特征提取时频分析主元分析核非线性分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高阶相关的稀疏化和径向基核分类法: 2; 作者冯笑笑刘本永《雷达科学与技术》 2007年第3期199-203,共5页; 非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样本稀... 展开更多; 关键词模式识别高阶相关稀疏化核非线性分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

最优的核判别分析用于雷达目标识别被引量：1: 3; 作者于雪莲刘本永《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期883-885,937,共4页; 特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对... 展开更多; 关键词特征提取核非线性分类器核判别分析雷达目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核方法的雷达目标一维距离像识别: 4; 作者于雪莲汪学刚刘本永《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1927-1931,共5页; 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对... 展开更多; 关键词雷达目标识别核方法核FISHER判别分析小样本问题核非线性分类器 KNR; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分数本征特征的手写数字识别被引量：2: 5; 作者孟庆宇刘本永姚宏达《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期289-291,共3页; 特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个... 展开更多; 关键词分数傅里叶变换主元分析特征提取手写数字识别核非线性分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时变特征和核非线性分类器的飞机目标识别: 1; 作者姚宏达刘本永于雪莲孟庆宇; 机构电子科技大学电子工程学院; 出处《雷达科学与技术》 2006年第6期323-327,共5页; 基金教育部重点基金项目(No.105150) ATR重点实验室基金项目(No.51483010305DZ0207); 文摘基于雷达目标距离像,研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化,单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性,因此文中采用时频分析方法,首先提取出距离像时频分布的特征参量,再利用主元分析法降低维数,最后采用基于核的非线性分类器进行目标识别。仿真数据和实测数据表明,该方法具有较好的识别效果。; 关键词目标识别特征提取时频分析主元分析核非线性分类器; Keywords target recognition feature extraction time-frequency analysis principal component analysis kernel-based nonlinear classifier; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高阶相关的稀疏化和径向基核分类法: 2; 作者冯笑笑刘本永; 机构电子科技大学电子工程学院; 出处《雷达科学与技术》 2007年第3期199-203,共5页; 基金教育部科技研究重点项目(No.105150) ATR国防重点实验室基金项目(No.51483010305DZ0207); 文摘非平稳信号处理理论中高阶统计量方法被广泛应用于模式识别以提取稳健特征,但算法本身需要解决计算量大的问题,加上训练样本具有冗余性,因而限制了模式特征提取和分类速度。该文将计算高阶统计量转化为求相关系数,研究高阶相关在样本稀疏化以及基于径向基核的非线性分类方面的应用。首先采用最大匹配系数法确定相关阶数,然后对训练样本稀疏化,最后将高阶相关应用于SVM、KNR两种核非线性分类器进行分类识别,避免了高阶统计量的直接计算,减少了训练和分类时间。对手写数字和8种飞机的仿真数据进行实验,结果表明该方法具有较好的稀疏效果和识别效果。; 关键词模式识别高阶相关稀疏化核非线性分类器; Keywords pattern recognition high order correlation sparsification kernel-based nonlinear classifiers; 分类号 TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最优的核判别分析用于雷达目标识别被引量：1: 3; 作者于雪莲刘本永; 机构电子科技大学电子工程学院贵州大学计算机科学与技术学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期883-885,937,共4页; 文摘特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。; 关键词特征提取核非线性分类器核判别分析雷达目标识别; Keywords feature extraction kernel-based-nonlinear classifier kernel discriminant analysis radar target recognition; 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

题名基于核方法的雷达目标一维距离像识别: 4; 作者于雪莲汪学刚刘本永; 机构电子科技大学电子工程学院贵州大学计算机科学与技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1927-1931,共5页; 基金教育部重点基金项目(105150) ATR重点实验室基金项目(51483010305DZ0207)~~; 文摘由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对此问题,给出一种null-KFDA方法,对距离像进行特征提取.然后,采用一种新的核非线性分类器——KNR(kernel-based nonlinear representor),对所提取的特征进行分类.对3种飞机的实测距离像进行实验,结果验证了null-KFDA的有效性.此外,与非线性支持向量机(SVM)和径向基函数神经网络(RBFNN)相比,KNR分类器具有更优的识别性能.; 关键词雷达目标识别核方法核FISHER判别分析小样本问题核非线性分类器 KNR; Keywords radar target recognition kernel method kernel Fisher discriminant analysis small sample sizeproblem kernel-based nonlinear classifier KNR; 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

题名基于分数本征特征的手写数字识别被引量：2: 5; 作者孟庆宇刘本永姚宏达; 机构电子科技大学电子工程学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期289-291,共3页; 基金教育部科技研究重点项目(105150) ATR国防科技重点实验室项目; 文摘特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个轴上最大限度地分开,然后用主元分析进行降维,得到比较稳健的低维特征,再将常用分类器用于特征分类,实现对手写数字的识别。对实际数据进行实验,结果表明上述本征特征与核非线性分类器相结合有较高的识别率和训练、分类效率。; 关键词分数傅里叶变换主元分析特征提取手写数字识别核非线性分类器; Keywords fractional Fourier transform principal component analysis feature extraction handwriting numeral recognition kernel-based nonlinear classifiers; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 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	基于时变特征和核非线性分类器的飞机目标识别	姚宏达刘本永于雪莲孟庆宇	《雷达科学与技术》	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于高阶相关的稀疏化和径向基核分类法	冯笑笑刘本永	《雷达科学与技术》	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	最优的核判别分析用于雷达目标识别	于雪莲刘本永	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于核方法的雷达目标一维距离像识别	于雪莲汪学刚刘本永	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于分数本征特征的手写数字识别	孟庆宇刘本永姚宏达	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料