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摘要
为了改善单个分类器对雷达目标的识别性能,分别从差异性和准确率两个因素出发,提出了一种通过变换分类器选择集成对雷达目标识别的算法.首先,为了增加集成个体差异性,将个体分类器的预测标记作为变换的原始目标,将正确标记引入来代替变换中的目标均值,以此构造一个整数矩阵.通过将个体分类器的预测标记投影到经过正确标记的直线上,从而获得一组新的预测标记.然后,根据准确率和RPFmeasure这两种衡量分类器性能的准则,选择一些性能提高了的个体进行集成,以此保证个体分类器的准确率.最后,通过结合被选择的个体预测标记来改善对雷达目标的识别性能.对于UCI机器学习资源库中数据集和雷达一维距离像的实验结果表明,该算法...
- 出版日期2014-7-10
- 单位西安电子科技大学
