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针对反导目标识别系统的非合作性强、标定数据困难的问题,提出一种综合不同假设前提的半监督算法,该算法基于多核学习完成对弹道目标特征空间分布的自学习。基于实测数据的分析结果表明了本文所提算法在极小标定样本下仍能获得较为可靠的分类准确率。
基于半监督学习的弹道目标头体分辨方法
【摘 要】
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针对反导目标识别系统的非合作性强、标定数据困难的问题,提出一种综合不同假设前提的半监督算法,该算法基于多核学习完成对弹道目标特征空间分布的自学习。基于实测数据的分
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十八研究所孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室智能情报处理重点实验室
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2016年14期
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