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摘要:
提出一种基于相像系数(RC)的特征选择新方法,给出了RC的定义和基于RC的类别可分离性判据,描述了基于RC和量子遗传算法的雷达辐射源信号特征选择算法,设计了神经网络分类器,并将该方法与基于距离准则的顺序前进法(SFSDC)和吕铁军的方法(GADC)作了特征选择和分类识别的对比实验.结果表明,本文方法无需事先指定最优特征子集的维数,能可靠有效地选择出最佳特征子集,不仅大大降低了特征向量的维数,简化了分类器的设计,而且获得了比原始特征集、SFSDC和GADC更高的正确识别率和识别效率.
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文献信息
篇名 基于相像系数的雷达辐射源信号特征选择
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 信号处理 特征选择 相像系数 雷达辐射源
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 短文与研究通讯
研究方向 页码范围 663-667
页数 5页 分类号 TN95
字数 4865字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0530.2005.06.023
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 张葛祥 西南交通大学电气工程学院 73 1799 20.0 41.0
2 金炜东 西南交通大学电气工程学院 295 3889 30.0 49.0
3 胡来招 16 433 11.0 16.0
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信号处理
特征选择
相像系数
雷达辐射源
研究起点
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期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
5053
总下载数(次)
13
总被引数(次)
32728
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