基于多源测量与属性混合信息的分类识别方法

• 作者: 关欣 常进 王虹 衣晓
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 最近顶点规则 最优分类平面 BP 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 615-620
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.04.012

摘要

充分利用多传感器系统提供的多源异类信息，将观测数据处于数据级的属性和处于特征级的属性混合作为描述目标的特征矢量；对特征矢量进行了主成分分析，在此基础上转换至三维直角坐标系寻找最优分类平面进行分类识别；采用“一对一”策略解决多类分类问题；通过仿真实验验证了该方法在加入不同百分比高斯白噪声环境下的有效性，并与 BP神经网络识别方法在同等条件下作了对比实验，突出了论文所提方法正确识别率高、识别速度快和稳定性高的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衣晓	海军航空工程学院电子信息工程系	77	579	14.0	20.0
2	关欣	海军航空工程学院电子信息工程系	104	1013	17.0	28.0
3	王虹	海军航空工程学院电子信息工程系	6	12	2.0	3.0
4	常进	海军航空工程学院电子信息工程系	4	8	2.0	2.0