【摘 要】
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针对机场场面监视雷达中的目标分类问题,提出了基于隶属度和贝叶斯推理的机场目标分类算法。首先通过训练样本的学习得到各特征值的均值和均方差,利用柯西分布函数计算测量值
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十八研究所
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针对机场场面监视雷达中的目标分类问题,提出了基于隶属度和贝叶斯推理的机场目标分类算法。首先通过训练样本的学习得到各特征值的均值和均方差,利用柯西分布函数计算测量值的隶属度;然后采用贝叶斯分类方法得到测量值的概率向量,最后采用加权平均型综合评判函数得到目标分类。实验表明,该分类算法能够准确地对机场各类目标进行分类识别,对先验知识的要求较低,并且通过使用当前分类概率的方法能够在分类过程中不断提高分类识别的准确率。
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