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基于改进MKELM的红外空间锥体目标识别
1
作者
王彩云
常韵
+3 位作者
李晓飞
王佳宁
吴钇达
张慧雯
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期3257-3264,共8页
针对远距离探测时仅能获取目标的红外辐射强度序列、样本量有限、信噪比低而导致目标识别困难的问题,提出一种基于改进多核极限学习机(multiple kernel extreme learning machine,MKELM)的红外空间锥体目标识别方法。首先对红外辐射强...
针对远距离探测时仅能获取目标的红外辐射强度序列、样本量有限、信噪比低而导致目标识别困难的问题,提出一种基于改进多核极限学习机(multiple kernel extreme learning machine,MKELM)的红外空间锥体目标识别方法。首先对红外辐射强度序列进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)并重构,然后对重构序列进行时域特征提取,最后采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化MKELM的参数组合,在仿真生成的空间锥体目标红外辐射强度序列数据集上进行目标分类识别实验。实验结果验证了所提算法的有效性,同时表明所提方法具有较好的识别准确性和鲁棒性。
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关键词
红外辐射强度序列
空间目标识别
变分模态分解
鲸鱼优化算法
多核极限学习机
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职称材料
题名
基于改进MKELM的红外空间锥体目标识别
1
作者
王彩云
常韵
李晓飞
王佳宁
吴钇达
张慧雯
机构
南京航空航天大学航天学院
北京电子工程总体研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期3257-3264,共8页
基金
国家自然科学基金(61301211)
国家留学基金(201906835017)资助课题。
文摘
针对远距离探测时仅能获取目标的红外辐射强度序列、样本量有限、信噪比低而导致目标识别困难的问题,提出一种基于改进多核极限学习机(multiple kernel extreme learning machine,MKELM)的红外空间锥体目标识别方法。首先对红外辐射强度序列进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)并重构,然后对重构序列进行时域特征提取,最后采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化MKELM的参数组合,在仿真生成的空间锥体目标红外辐射强度序列数据集上进行目标分类识别实验。实验结果验证了所提算法的有效性,同时表明所提方法具有较好的识别准确性和鲁棒性。
关键词
红外辐射强度序列
空间目标识别
变分模态分解
鲸鱼优化算法
多核极限学习机
Keywords
infrared radiation intensity sequence
spatial target recognition
variational mode decomposition(VMD)
whale optimization algorithm(WOA)
multiple kernel extreme learning machine(MKELM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN219 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MKELM的红外空间锥体目标识别
王彩云
常韵
李晓飞
王佳宁
吴钇达
张慧雯
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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