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J-GLOBAL ID：201702221677141563   整理番号：17A1288500

エントロピーに基づく適応重みづけ投票HRRP融合認識法【JST・京大機械翻訳】

HRRP fusion recognition by a self-adaptive weighted majority vote strategy based on entropy

著者 (4件)： Wang Xiaodan (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Li Rui (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Xue Aijun (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Sun Xiangfang (中国人民解放軍69026部隊,新疆 烏魯木斉,830092)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 39  号： 4  ページ： 707-713  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異なる分類器に基づいて,同じサンプルの分類能力は異なり,同じ分類器は異なるサンプルに対して異なる程度の考え方を持ち,異なるサンプルに異なる融合重みを与える。本論文では,エントロピーに基づく適応重み付き投票高分解能距離画像(HRRP)融合認識法を提案した。この方法は,二分類相関ベクトルマシン(RVM)をマルチ分類RVM確率モデルに拡張し,異なるHRRP特徴サンプルを分類した。各分類のRVM出力のサンプル事後確率情報を用いて計算したエントロピー値は各サンプルに重みを適応させ、異なる分類器及び同一分類器は異なるサンプルに対する決定が異なる比重を占め、エントロピー値が大きいサンプルが与える融合重みは低い。最後に,重み付き投票法により融合認識を実現し,最終的な認識結果を得た。シミュレーション結果は,提案した方法の有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *投票 ,  *エントロピー ,  高分解能 ,  事後確率 ,  距離画像 ,  比重 ,  確率モデル
準シソーラス用語： *加重投票 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： target recognition ,  high range resolution profile (HRRP) ,  relevance vector machine (RVM) ,  weighted majority vote ,  entropy

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： エントロピー ,  適応 ,  重みづけ投票 ,  融合