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J-GLOBAL ID：202202284674018590   整理番号：22A1053282

リリーフF特徴選択アルゴリズムを用いた非ゆらぎレーダターゲットの分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Non-fluctuating Radar Target Using ReliefF Feature Selection Algorithm

著者 (2件)： Pathina Jagan Mohana Rao (Andhra University College of Engineering, Visakhapatnam, India) ,  Kumar P. Rajesh (Andhra University College of Engineering, Visakhapatnam, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 839  ページ： 181-191  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ターゲット分類はレーダシステムにおける必須機能の1つである。ターゲット分類に用いるキー特性は,ターゲットから散乱信号を処理することによって得られるレーダ断面積(RCS)である。球,円形円筒,フラストムおよび円形ディスクのような一般的構造を有する専用の機械学習モデルを,簡単で複雑なターゲットを同定するために実現した。MODWPT特徴抽出を用いて,特徴集合の大きな収集を得た。特徴集合から外部および不必要な特徴を除去するために,ReliefF最適特徴選択を提案した。このようにして得られた特徴部分集合を異なる分類器,すなわちSVMとKNNに与え,その性能を観察した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  円板 ,  散乱 ,  *ターゲット ,  *ゆらぎ ,  *分類 ,  円筒 ,  信号 ,  特性 ,  特徴抽出 ,  *特徴選択 ,  レーダ断面積 ,  部分集合 ,  機械学習

著者キーワード (4件)： 目標分類 ,  リリーフF特徴選択 ,  MODWPT ,  SVMとKNN

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特徴選択 ,  アルゴリズム ,  ゆらぎ ,  レーダ ,  ターゲット ,  分類