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一种改进的AdaBoost算法——M-Asy AdaBoost
被引量：
11
1
作者
张彦峰
何佩琨
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期64-68,73,共6页
提出一种Asymmetric AdaBoost改进算法——M-Asy AdaBoost.M-Asy AdaBoost算法通过新的样本权重分配方式可以确保训练过程不失败;分类器权重采用对正样本的分类错误率形成优化权重,突出对正样本的识别能力,提高检测概率;并且通过对加入...
提出一种Asymmetric AdaBoost改进算法——M-Asy AdaBoost.M-Asy AdaBoost算法通过新的样本权重分配方式可以确保训练过程不失败;分类器权重采用对正样本的分类错误率形成优化权重,突出对正样本的识别能力,提高检测概率;并且通过对加入分类器集的分类器的限制,使检测概率单调增加.该算法在较低虚警概率下,达到高检测概率.计算机仿真结果验证了算法的正确性.
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关键词
m
-Asy
adaboost
分类器
分类器集
ASY
m
m
ETRIC
adaboost
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职称材料
基于trace特征的ISAR像空间目标识别
被引量：
7
2
作者
杨虹
张雅声
徐灿
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期431-441,共11页
论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性...
论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率.
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关键词
Trace变换
ISAR像
集成分类器
adaboost.
m
2
-knn
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职称材料
题名
一种改进的AdaBoost算法——M-Asy AdaBoost
被引量：
11
1
作者
张彦峰
何佩琨
机构
北京理工大学信息与电子学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期64-68,73,共6页
文摘
提出一种Asymmetric AdaBoost改进算法——M-Asy AdaBoost.M-Asy AdaBoost算法通过新的样本权重分配方式可以确保训练过程不失败;分类器权重采用对正样本的分类错误率形成优化权重,突出对正样本的识别能力,提高检测概率;并且通过对加入分类器集的分类器的限制,使检测概率单调增加.该算法在较低虚警概率下,达到高检测概率.计算机仿真结果验证了算法的正确性.
关键词
m
-Asy
adaboost
分类器
分类器集
ASY
m
m
ETRIC
adaboost
Keywords
m
-Asy
adaboost
classifier
ensemble
of
classifier
s
Asy
m
m
etric
adaboost
分类号
TP391.4 [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
基于trace特征的ISAR像空间目标识别
被引量：
7
2
作者
杨虹
张雅声
徐灿
机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期431-441,共11页
基金
国家自然科学基金(No.61304228)。
文摘
论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率.
关键词
Trace变换
ISAR像
集成分类器
adaboost.
m
2
-knn
Keywords
trace transfor
m
ISAR i
m
age
ensemble classifier adaboost.m2-knn
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的AdaBoost算法——M-Asy AdaBoost
张彦峰
何佩琨
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
11
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职称材料
2
基于trace特征的ISAR像空间目标识别
杨虹
张雅声
徐灿
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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