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基于决策树的地面运动目标分类算法

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本发明涉及一种基于决策树的地面运动目标分类算法，该算法用于战场环境地面战场侦察雷达对轮式车辆、履带式车辆、单人和小分队的准确分类识别。首先进行杂波抑制和特征提取，基于每个特征利用贝叶斯分类器对训练样本进行训练，确定分类器门限，然后计算熵不纯度，以熵不纯度减少量最大为准则，寻找最优特征，进行分层分类。解决了四类目标分层分类过程中的特征最优选择问题：算法中基于熵不纯度减小量最大准则来选择特征作为根节点和层节点。相比基于经验的特征选择算法，基于决策树的特征选择能够实现分层过程中的特征择优，保证分层分类算法的性能。

著录项

公开/公告号CN107506794B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-14

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子工程研究所;
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申请/专利号CN201710727147.4
发明设计人王勇;罗丁利;杨磊;戴巧娜;陈尹翔;徐丹蕾;张军;
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申请日2017-08-23
分类号
代理机构西北工业大学专利中心;
代理人刘新琼
地址 710100 陕西省西安市长安区凤栖东路
入库时间 2022-08-23 11:09:11

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-14

授权

授权
2018-01-19

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170823

实质审查的生效
2017-12-22

公开

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1. 基于决策树的地面运动目标分类算法 [P] . 中国专利： CN107506794B . 2020.08.14
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