本文關鍵詞：基于類決策樹分類的特征層融合識別算法

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【摘要】：針對雷達組網量測數據不確定性大、信息不完備等特點,基于決策樹分類算法的思想,創(chuàng)建類決策樹的概念,提出一種基于類決策樹分類的特征層融合識別算法.所給出的算法無需訓練樣本,采用邊構造邊分類的方式,選取信息增益最大的屬性作為分類屬性對量測數據進行分類,實現(xiàn)了對目標的識別.該算法能夠處理含有空缺值的量測數據,充分利用量測數據的特征信息.仿真實驗結果表明,類決策樹分類算法是一種簡單有效的特征層融合識別算法.
【作者單位】： 軍械工程學院電子與光學工程系;中國人民解放軍77618部隊;
【關鍵詞】： 決策樹 特征層融合 目標識別 分類 類決策樹
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境日益復雜,在各種干擾存在的情況下,雷達回波得到的目標量測信息不確定性大,很難滿足作戰(zhàn)系統(tǒng)目標識別的需求.基于雷達組網的目標融合識別有助于增強系統(tǒng)的抗干擾能力和環(huán)境適應能力[1-2],提高目標識別的可信度及準確性,能夠為作戰(zhàn)指揮輔助決策提供重要依據.

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本文編號：831983