ODNPP降维算法在毫米波探测器目标识别中的应用

• 作者: 张蓉蓉 李跃华
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 降维 流行学习 毫米波探测器 目标识别
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 军事通信
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TN925-34
• 语种: 中文

摘要

在邻域保持投影算法的基础上,研究了一种基于流行学习的维数约简算法,即正交判别邻域保持投影(ODNPP).该算法充分利用样本的类别信息,在目标函数中增加了类间散布约束,同时引入正交化处理,求取正交投影矩阵.将ODNPP算法与NPP,NPDP和ONPP三种算法分别应用于毫米波探测器目标识别仿真实验,结果表明ODNPP算法能够发现嵌入在高维观测数据空间中的低维流形,利用ODNPP算法降维后的特征可获得更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃华	南京理工大学电子工程与光电技术学院	50	232	8.0	11.0
2	张蓉蓉	江苏财经职业技术学院机械与电子工程系	14	36	3.0	5.0