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RBF神经网络和支持向量机在雷达目标识别中的应用

倪友平  
【摘要】:随着雷达技术的发展,雷达目标识别日益受到广泛的重视,并且在现代军事战争中占有越来越重要的地位。将机器学习领域新的研究成果应用到雷达目标识别中,并开发有效、实用的分类器具有重要意义。本文重点研究了RBF神经网络和支持向量机技术在雷达目标识别中的应用,编写了雷达目标识别软件包,集成了多种实用有效的算法。 首先,重点研究了RBF神经网络的原理和训练方法,并提出了一种改进的训练方法,并通过多组雷达实测数据验证了RBF网络以及其各种训练方法在雷达目标识别中的有效性,获得较好的识别效果。 其次,将统计学习理论和支持向量机技术引入到雷达目标识别领域,在研究了支持向量机原理以及分类方法后,用实测数据对其在目标识别上的性能进行了测试,取得了较好的效果。 最后,介绍了目标识别算法软件包以及其工作原理和使用方法,并提出了基于置信度融合加权的多分类器集成方法,探讨了软件包算法的泛化性能以及稳健性,使用IRIS数据对其进行了测试,证实了软件包的有效性。


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