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自动目标识别效果评估

李彦鹏  
【摘要】:自动目标识别具有巨大的理论意义和应用价值,长期以来,对识别效果评估的研究相当有限,效果评估成为目标识别中最迫切需要解决的重要问题。本文将其作为研究方向,主要结合雷达目标识别效果评估展开。 针对所研究的问题,文中独创性地提出一种目标识别效果评估整体思路:在定量刻画识别系统所处条件的基础上,考察能够反映识别效果关键特性的评估指标,利用客观的、有效的评估模型得出定量的评估结果。评估模型必须具备较强的通用性,还要能够直接用于工程实践。本文研究工作分为几个部分: 首先, 找出识别效果评估解决思路,安排整体工作。 第二步,研究刻画识别过程所处条件的方法,即,评估参照信息.的选择及测度。文中选择的参照信息具备易于获取、易于测度,能够给出客观度量的特点。 第三步,提出识别率测试结果的概念,通过研究其特性得出一系列刻画识别效果各方面特性的评估指标,进而确立了识别效果评估指标体系。这一步集中地、系统地、有效地解决了评估工作中样本容量的解析解、给出评估结果置信度、通过选择样本容量控制评估过程中两类风险的水平、识别效果与外界条件的独立性判断、如何设计满足一定要求的实验这些关键难题。 第四步,基于不同的数学理论,构建了几大类识别效果评估模型: 1.将模糊综合评判运用于目标识别效果评估,着力解决了因素集的选取、评判矩阵的生成、多级模糊综合评判等问题,建立了数个应用于不同场合的评估模型。为了避免在被评估系统的识别效果发生一定变化的情况下得出错误的评估结论,完善了现有的变权模糊综合评判方法,形成基于变权模糊综合评判的评估模型。 文中结合已有的试探法求解模糊关系方程提出了迭代法求解模糊关系方程并用于处理本评估模型的自学习问题。 2.使用模糊积分可以获得较为直观的评价结果,文中建立了基于模糊积分的识别效果评估模型。这里主要解决了单个和多个待识别目标时向量的生成问题,同时,针对现有二重模糊积分方法在应用中的不足,提出修正的多重模糊积分理论并予以运用和建模。 修正的多重模糊积分在每重积分上可以同时处理多个可测函数和对应的可能性测度,因


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