【摘 要】
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首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成
【机 构】
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南京航空航天大学 自动化学院,南京211106
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首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成规则即基于冲突系数K和Pignistic概率距离相结合的冲突度量方法,对冲突证据采用按比例分配冲突度的合成规则进行合成.未融合时,三类 目标的变体分类准确率最高为93.553％,融合后三类目标变体分类识别率为95.092％,提升幅度约是理想状态的37％.
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