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摘要:
针对最近特征线(NFL)与最近特征平面(NFP)分类器在大数据样本量与高维数时计算复杂度大的问题,依据局部最近邻准则,提出了一种新的搜索策略,使这两种分类器在保持较高识别率的同时,提高了算法的实时性能.对三类不同飞机实测数据的分类结果表明了所提方法的有效性.
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奇异值特征
相似性度量
识别算法
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 修正最近特征分类器及其在雷达目标识别中的应用
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 模式分类 最近特征线 最近特征平面
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 智能感知与识别处理
研究方向 页码范围 894-896
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 2786字 语种 中文
DOI
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 杨万麟 电子科技大学电子工程学院 83 616 13.0 18.0
2 梅元媛 上海工程技术大学电子电气工程学院 23 54 4.0 7.0
3 刘华林 电子科技大学电子工程学院 7 38 5.0 6.0
4 赵建宏 电子科技大学电子工程学院 8 77 4.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模式分类
最近特征线
最近特征平面
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
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导