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摘要:
为了提高合成孔径雷达图像目标识别系统的性能,提出了一种合成孔径雷达图像目标识别的新方法,结合纠错输出码对基本AdaBoost算法进行多类别推广,并将推广后的算法(AdaBoost.ECOC)应用于合成孔径雷达图像目标识别.用运动和静止目标获取与识别数据库中的三类地面军事目标进行识别实验,并将识别结果与其他识别方法进行比较.实验结果表明,提出的基于AdaBoost.ECOC的识别算法可以有效地应用于合成孔径雷达目标识别,并能显著提高目标识别系统的识别性能.
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文献信息
篇名 基于AdaBoost.ECOC的合成孔径雷达图像目标识别研究
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 合成孔径雷达 目标识别 纠错输出码 AdaBoost.ECOC
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 232-236
页数 5页 分类号 TP753
字数 3223字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.2010.02.017
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 张平 中国科学院电子学研究所 180 2022 23.0 35.0
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研究主题发展历程
节点文献
合成孔径雷达
目标识别
纠错输出码
AdaBoost.ECOC
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
哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
出版文献量(篇)
5623
总下载数(次)
16
总被引数(次)
45433
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
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