申请/专利权人：北京联合大学

申请日：2020-01-07

公开（公告）日：2020-06-02

公开（公告）号：CN111222575A

主分类号：G06K9/62(20060101)

分类号：G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.17#授权;2020.06.26#实质审查的生效;2020.06.02#公开

摘要：本发明提供一种基于HRRP目标识别的KLXS多模型融合方法及系统，其中方法包括生成原始训练样本集还包括以下步骤：对所述原始训练样本和原始未知样本的所有属性项进行归一化处理；进行样本降噪；基于多模型融合方法构造强化特征；构建分类模型；构建未知样本集X的强化特征；对未知样本结果进行预测；统计准确率。本发明提出的基于HRRP目标识别的KLXS多模型融合方法及系统，能够在HRRP样本集有限的条件下，使训练样本得到充分利用，同时提高模型的兼容性和预测准确率。

主权项：1.一种基于HRRP目标识别的KLXS多模型融合方法，包括生成原始训练样本集，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：对所述原始训练样本和原始未知样本的所有属性项进行归一化处理；步骤2；进行样本降噪；步骤3：基于多模型融合方法构造强化特征；步骤4：构建分类模型；步骤5：构建未知样本集X的强化特征；步骤6：对未知样本结果进行预测；步骤7：统计准确率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京联合大学 一种基于HRRP目标识别的KLXS多模型融合方法及系统

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