【摘 要】
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针对雷达目标一维距离像识别研究,将子空间法中的核主成分分析方法(KPCA)与LVQ神经网络相结合应用到雷达目标一维距离像识别中,提出了KPCA-LVQ算法,并取得了较好的识别效果。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471379,61790551,61102166),国防科技项目基金(2102028),装备发展部“十三五”预研项目(41413060101),泰山学者工程专项经费资助.
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针对雷达目标一维距离像识别研究,将子空间法中的核主成分分析方法(KPCA)与LVQ神经网络相结合应用到雷达目标一维距离像识别中,提出了KPCA-LVQ算法,并取得了较好的识别效果。研究中发现,在使用核主成分分析时,存在核函数中未知参数难以确定的问题。针对此问题,深入分析核函数矩阵和核函数参数之间的关系发现,主成分的贡献率与核函数的参数之间存在着一定的对应关系。据此,确定了基于主成分贡献率的优化问题,并采用粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到最优的核参数。实验分析结果表明,该方法克服了核主成分分析方法中依
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