红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2004年
3期
208-212
,共5页
刘静%钟伟才%刘芳%焦李成
劉靜%鐘偉纔%劉芳%焦李成
류정%종위재%류방%초리성
雷达目标识别%雷达目标一维像%协同进化算法%组织%分类
雷達目標識彆%雷達目標一維像%協同進化算法%組織%分類
뢰체목표식별%뢰체목표일유상%협동진화산법%조직%분류
针对雷达目标一维像识别问题,提出了一种基于组织协同进化分类算法的识别方法.该方法与现有进化分类方法的不同之处在于它的进化操作直接作用于样本而不是规则,采用了一种自下而上的搜索机制,即先使若干样本的集合得到进化,再从进化结果中提取规则.这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则.该方法不需要进行特征提取;对于高维数据,不需要预先进行降维处理;没有复杂的运算,训练和识别的速度都很快.对3种飞机微波暗室实测数据的识别实验表明,该方法性能稳定,优于基于支撑矢量机与子波核函数的方法,识别率均达到了96%以上.实验中还对算法的抗噪能力进行了测试,获得了良好的效果.
針對雷達目標一維像識彆問題,提齣瞭一種基于組織協同進化分類算法的識彆方法.該方法與現有進化分類方法的不同之處在于它的進化操作直接作用于樣本而不是規則,採用瞭一種自下而上的搜索機製,即先使若榦樣本的集閤得到進化,再從進化結果中提取規則.這樣有利于避免在進化過程中產生無意義的規則.該方法不需要進行特徵提取;對于高維數據,不需要預先進行降維處理;沒有複雜的運算,訓練和識彆的速度都很快.對3種飛機微波暗室實測數據的識彆實驗錶明,該方法性能穩定,優于基于支撐矢量機與子波覈函數的方法,識彆率均達到瞭96%以上.實驗中還對算法的抗譟能力進行瞭測試,穫得瞭良好的效果.
침대뢰체목표일유상식별문제,제출료일충기우조직협동진화분류산법적식별방법.해방법여현유진화분류방법적불동지처재우타적진화조작직접작용우양본이불시규칙,채용료일충자하이상적수색궤제,즉선사약간양본적집합득도진화,재종진화결과중제취규칙.저양유리우피면재진화과정중산생무의의적규칙.해방법불수요진행특정제취;대우고유수거,불수요예선진행강유처리;몰유복잡적운산,훈련화식별적속도도흔쾌.대3충비궤미파암실실측수거적식별실험표명,해방법성능은정,우우기우지탱시량궤여자파핵함수적방법,식별솔균체도료96%이상.실험중환대산법적항조능력진행료측시,획득료량호적효과.
