基于K近邻决策分布图的决策层融合目标识别

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决策模板法是一种直观的决策层融合目标识别方法。该方法实质上是将目标的决策分布图作为特征矢量,将其和每类目标的决策模板进行匹配以实现融合识别。由于每类目标的决策模板是该类目标所有训练样本决策分布图的平均,因此它不能反映训练样本决策分布图的分布情况。为减少目标决策分布图散布对融合识别效果的影响,提出采用K近邻方法对目标的决策分布图进行分类,以实现融合识别。仿真实验结果表明所提方法的平均融合识别率优于决策模板法。
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