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J-GLOBAL ID：201902224897473381   整理番号：19A1509723

複合重み付けTOPSISに基づくレーダ作業パターン認識【JST・京大機械翻訳】

Radar Operation Mode Recognition Based on Composite Weighted TOPSIS

著者 (4件)： Tang Yuwen (空軍預警学院,武漢,430019) ,  He Minghao (空軍預警学院,武漢,430019) ,  Han Jun (空軍預警学院,武漢,430019) ,  Cheng Bailin (空軍預警学院,武漢,430019)
資料名： Zhongguo Dianzikexueyuan Xuebao  (Zhongguo Dianzikexueyuan Xuebao)
巻： 14  号： 2  ページ： 196-202  発行年： 2019年 
JST資料番号： C4161A  ISSN： 1673-5692  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： レーダ作業パターン認識のための複合重み付けTOPSISに基づく認識法を提案した。まず第一に,認識パルス列と候補動作モードパラメータのメンバーシップ度を計算して,決定マトリックスを得て,標準化した。その後、階層分析法を採用して各識別指標の主観的重みを獲得し、エントロピー重み法を用いて客観的重みを獲得し、線形結合方式で主客観的重みを融合させ、複合重みを獲得し、複合重みを用いて規範化意思決定行列に重みをつけた。最後に,TOPSISマルチ属性意思決定モデルを使用して認識した。シミュレーション結果により,複合重み付けTOPSISに基づくレーダ動作パターン認識アルゴリズムは,高い認識精度および信頼性を持ち,そして,レーダパラメータ測定の誤差が存在する場合,SVMアルゴリズムより優れていた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運転モード ,  *レーダ ,  パルス列 ,  エントロピー ,  *重みづけ ,  AHP【評価】 ,  信頼性 ,  *パターン認識 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  意思決定 ,  標準化
準シソーラス用語： 認識精度 ,  規範 ,  *TOPSIS方法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重み付け ,  TOPSIS ,  レーダ ,  パターン認識