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摘要:
由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率.结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法.在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则.减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本.在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力.辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能.
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文献信息
篇名 基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用
来源期刊 宇航学报 学科 工学
关键词 模糊分类规则 AdaBoost算法 遗传算法 集成
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 640-643,675
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4478字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1328.2005.05.022
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 方敏 西安电子科技大学计算机学院 34 305 11.0 16.0
3 王宝树 西安电子科技大学计算机学院 124 2305 25.0 43.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊分类规则
AdaBoost算法
遗传算法
集成
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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