【摘 要】
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针对水下目标特征类型多、非线性强的特点,该文将基于核的 k-最近邻应用于水下目标识别。该方法采用主成分分析对特征矩阵进行降维,利用核函数技巧将降维后的特征映射到高维
【机 构】
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中国人民解放军91388部队,广州杰赛科技股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11774374)
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针对水下目标特征类型多、非线性强的特点,该文将基于核的 k-最近邻应用于水下目标识别。该方法采用主成分分析对特征矩阵进行降维,利用核函数技巧将降维后的特征映射到高维空间进行 k-最近邻分类识别,并讨论了邻近点个数 k对实验结果的影响。实际实验数据验证结果表明:与传统的 k-最近邻和 BP神经网络分类器相比,基于核的 k-最近邻分类器的综合性能更优。
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