一种基于半监督学习的窄带雷达目标识别系统

摘要：

半监督学习算法利用少量的标注样本与大量的未标注样本进行模式识别问题中的样本分布探索.针对常规雷达目标识别系统中,样本难以准确标注、模板库建立复杂以及建立过程漫长的问题,采用半监督学习算法以减少模板库的建设代价,并启用多核学习来进行目标特征的自动选择.基于窄带飞机目标分类识别的数据分析表明,与基于监督学习算法的常规识别系统相比,所提的目标识别系统能够获得更高的分类准确率.

关键词：窄带雷达目标识别、半监督学习、多核学习、TSVM-MKL

所属期刊栏目：10

分类号：TP302.7(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-53,101