【摘 要】
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采用后向传播（BP）神经网络对空间目标进行识别时,高维的输入特征导致网络结构复杂,识别性能降低。针对上述难点,该文提出一种基于谱回归（SR）特征降维与BP神经网络的识别方法。该
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
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采用后向传播（BP）神经网络对空间目标进行识别时,高维的输入特征导致网络结构复杂,识别性能降低。针对上述难点,该文提出一种基于谱回归（SR）特征降维与BP神经网络的识别方法。该方法首先对空间目标进行HOG特征提取,然后将提取的高维HOG特征进行SR降维,最后把降维后的数据通过BP分类器进行训练识别。实验结果表明：该方法的降维和识别特性优于传统降维方法 PCA,KPAC,LPP,KLPP等,能够兼顾实时性和准确性,提高了识别性能。
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