基于核Fisher判别分析的目标识别

被引：34

作者：

李映

焦李成

机构：

[1] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

[2] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安　

[3] 陕西西安　

来源：

西安电子科技大学学报 | 2003年 / 02期

关键词：

目标识别; Fisher判别; 核函数; 特征空间;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较.实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法.

引用

页码：179 / 182

页数：4

共 4 条

[1] 用于船舶噪声分类的局域自适应子波神经网络分类器 [J].

张艳宁 ;

焦李成 ;

靳云姬 ;

孙进才 .

系统工程与电子技术, 1998, (06) :23-27

[2]

模式识别导论[M]. 高等教育出版社 , 李金宗编著, 1994

[3]

On a Kernel-Based Method for Pattern Recognition, Regression, Approximation, and Operator Inversion[J] . A. J. Smola,B. Sch?lkopf.Algorithmica . 1998 (1)

[4] A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition [J].

Burges, CJC .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) :121-167

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