多分类器融合实现机型识别

• 作者: 杨利英 王向华 覃征
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 分类器融合 目标识别
• 年，卷（期）: 2004,（15）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.15.004

摘要

针对空战目标识别中机型识别这一问题,提出了基于多分类器融合的识别方法.该方法以战术性能参数为输入,便于满足空战的实时性要求.通过广泛收集数据,得到机型识别的分类特征,选取分类特征的子集作为单分类器的特征,用BP网络设计单分类器,然后选用性能优良的和规则进行分类器融合,求得最终的决策.实验结果表明,多分类器融合的识别性能明显优于参与融合的分类器,也优于相同输入的单分类器.该方法的另一特点是能够进行缺省推理,因而有较强的抗干扰能力,适合真实战场环境的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃征	西安交通大学电子与信息工程学院	158	2651	25.0	46.0
2	王向华	西安交通大学电子与信息工程学院	11	131	5.0	11.0
3	杨利英	西安交通大学电子与信息工程学院	8	96	5.0	8.0