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摘要:
针对基于雷达目标高分辨距离像的识别问题,本文提出了一种新的准则函数,并依据该准则函数采用神经网络来实现自适应的非线性特征提取、变换与识别.同时,由于准则函数只需对特征提取后的类间散度和类内散度作出估计,因此在样本数相对较少的情况下也能得到较好的估计结果.该准则函数在形式上与Fisher准则函数相似,但它们之间存在着本质的差异.鉴于二者的形似之处,遂将基于该准则函数的特征提取方法冠以"最小最大鉴别分析特征提取"之名.将该方法用于五类缩比目标测量数据的特征提取与识别,取得了较好的识别效果.
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文献信息
篇名 基于最小最大鉴别分析特征提取的雷达目标识别
来源期刊 宇航学报 学科 工学
关键词 目标识别 特征提取 高分辨距离像
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 61-64
页数 4页 分类号 TN959
字数 2380字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1328.2003.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 闫锦 2 8 2.0 2.0
2 黄培康 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
目标识别
特征提取
高分辨距离像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
宇航学报
月刊
1000-1328
11-2053/V
16开
北京838信箱
2-167
1980
chi
出版文献量(篇)
5133
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7
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