一种基于半监督学习的窄带雷达目标识别系统
Journal of China Academy of Electronics and Information Technology（2015）
摘要
半监督学习算法利用少量的标注样本与大量的未标注样本进行模式识别问题中的样本分布探索.针对常规雷达目标识别系统中,样本难以准确标注、模板库建立复杂以及建立过程漫长的问题,采用半监督学习算法以减少模板库的建设代价,并启用多核学习来进行目标特征的自动选择.基于窄带飞机目标分类识别的数据分析表明,与基于监督学习算法的常规识别系统相比,所提的目标识别系统能够获得更高的分类准确率.
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