【摘 要】
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针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空
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针对现有支持向量聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高、用传统有效性指标难以描述最佳分选效果的问题,研究了基于锥面聚类分配的支持向量聚类算法;利用该算法依赖于特征空间和数据空间近似覆盖的特性,避免了邻接矩阵的计算.提出了基于相似熵的有效性验证指标,应用信息熵的理论描述了类内聚集性和类间分离性.仿真结果表明,该方法在保证分选正确率的同时,可以有效降低计算复杂度,在一定程度上满足了情报侦察系统的实时性和准确性要求,具有较强的实用价值.
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