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摘要:
针对支持向量机分类器学习新增样本知识实时性差的问题,本文研究了一种基于壳向量和Parzen窗密度估计的雷达辐射源识别在线学习方法.通过Parzen窗密度估计剔除样本孤立野点,通过求取样本集的壳向量缩短训练时间,利用训练好的分类器完成雷达信号样本识别.仿真实验表明,提出的基于壳向量和Parzen窗密度估计的雷达辐射源识别在线学习方法具有良好的时效性和较高的正确识别率.
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文献信息
篇名 一种改进的雷达辐射源识别在线学习方法
来源期刊 信息技术与信息化 学科
关键词 雷达辐射源识别 支持向量机 壳向量 Parzen窗密度估计 在线学习
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 信息化教学
研究方向 页码范围 214-216
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9528.2021.01.065
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研究主题发展历程
节点文献
雷达辐射源识别
支持向量机
壳向量
Parzen窗密度估计
在线学习
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
信息技术与信息化
月刊
1672-9528
37-1423/TN
大16开
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
43031
1976
chi
出版文献量(篇)
9484
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61
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19267
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