【摘 要】
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为了减少气动目标识别微动特征集的冗余，进一步降低特征维度，本文引入随机森林对多维微动特征进行重要性评估。首先描述了随机森林算法及其工程实施流程，然后给出时域、频域及时频域等18维微动特征提取方法，最后用VHF波段实测数据对基于随机森林的特征重要性评估算法进行验证，并分析了特征选择对Fisher、支持向量机和决策树三种分类器的性能影响，以及雷达相参积累脉冲个数对于特征重要性评估的影响。对于Fishe
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为了减少气动目标识别微动特征集的冗余，进一步降低特征维度，本文引入随机森林对多维微动特征进行重要性评估。首先描述了随机森林算法及其工程实施流程，然后给出时域、频域及时频域等18维微动特征提取方法，最后用VHF波段实测数据对基于随机森林的特征重要性评估算法进行验证，并分析了特征选择对Fisher、支持向量机和决策树三种分类器的性能影响，以及雷达相参积累脉冲个数对于特征重要性评估的影响。对于Fisher和支持向量机来说，随着特征维数的增加，能够一定程度地提高分类准确率；而对于决策树来说，只有重要性评分较高的特征对分类准确率有贡献。
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