现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2013年
1期
11-14
,共4页
降维%流行学习%毫米波探测器%目标识别
降維%流行學習%毫米波探測器%目標識彆
강유%류행학습%호미파탐측기%목표식별
在邻域保持投影算法的基础上,研究了一种基于流行学习的维数约简算法,即正交判别邻域保持投影(ODNPP).该算法充分利用样本的类别信息,在目标函数中增加了类间散布约束,同时引入正交化处理,求取正交投影矩阵.将ODNPP算法与NPP,NPDP和ONPP三种算法分别应用于毫米波探测器目标识别仿真实验,结果表明ODNPP算法能够发现嵌入在高维观测数据空间中的低维流形,利用ODNPP算法降维后的特征可获得更高的识别率.
在鄰域保持投影算法的基礎上,研究瞭一種基于流行學習的維數約簡算法,即正交判彆鄰域保持投影(ODNPP).該算法充分利用樣本的類彆信息,在目標函數中增加瞭類間散佈約束,同時引入正交化處理,求取正交投影矩陣.將ODNPP算法與NPP,NPDP和ONPP三種算法分彆應用于毫米波探測器目標識彆倣真實驗,結果錶明ODNPP算法能夠髮現嵌入在高維觀測數據空間中的低維流形,利用ODNPP算法降維後的特徵可穫得更高的識彆率.
재린역보지투영산법적기출상,연구료일충기우류행학습적유수약간산법,즉정교판별린역보지투영(ODNPP).해산법충분이용양본적유별신식,재목표함수중증가료류간산포약속,동시인입정교화처리,구취정교투영구진.장ODNPP산법여NPP,NPDP화ONPP삼충산법분별응용우호미파탐측기목표식별방진실험,결과표명ODNPP산법능구발현감입재고유관측수거공간중적저유류형,이용ODNPP산법강유후적특정가획득경고적식별솔.
