多分类器融合实现机型识别

摘要：

针对空战目标识别中机型识别这一问题,提出了基于多分类器融合的识别方法.该方法以战术性能参数为输入,便于满足空战的实时性要求.通过广泛收集数据,得到机型识别的分类特征,选取分类特征的子集作为单分类器的特征,用BP网络设计单分类器,然后选用性能优良的和规则进行分类器融合,求得最终的决策.实验结果表明,多分类器融合的识别性能明显优于参与融合的分类器,也优于相同输入的单分类器.该方法的另一特点是能够进行缺省推理,因而有较强的抗干扰能力,适合真实战场环境的需要.

关键词：模式识别、分类器融合、目标识别

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研基金

在线出版日期：2004-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：10-12