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水下目标识别的特征融合分类器设计

Design of Feature Fusion Classifier for Underwater Targets Recognition

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【作者】 侯平魁; 史习智; 林良骥; 王学军;

【Author】 HOU Ping-kui1,SHI Xi-zhi1,LIN Liang-ji2,WANG Xue-jun3 (1State Key Lab.of Vibration,Shock & Noise,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030,China; 2Dalian Test & Control Technology Institute,Dalian 116013,China; 3Shanghai Volkswagen Automotive Compan

【机构】 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室!上海200030; 大连测控技术研究所!大连116013; 上海大众汽车有限公司!上海201805;

【摘要】 本文对水下目标识别中的特征融合技术进行了研究 ,讨论了特征融合技术中的问题和解决途径 ,并给出了特征融合分类器的特性 ;设计了模糊融合分类器 ,给出了具体的算法 .该分类器对样本在模式空间中的分布不做任何假定 ,注重类别间的相互约束 ,强调各个模式的独立作用 ,用类似于模糊并运算的方式综合这些作用 .在实际应用中 ,通过与已有的分类器比较 ,表明模糊融合分类器能够综合多种信号特征 ,有效地提高了分类性能

【Abstract】 This paper discusses feature fusion technique in underwater target recognition and proposes the method dealing with the problem encountered.Then,fuzzy fusion classifier (FFC) was designed based on this concept.FFC does not make any assumption about samples’ distribution in pattern space,but emphasizes mutual restraints among classes and the independent role of each pattern and synthesizes those role by operation like combination in fuzzy logic.In practice,FFC can efficiently improve classification performance of recognition system by synthesizing features from multisensors.

【基金】 国家自然科学基金! (No .69772 0 0 1 )
  • 【文献出处】 电子学报 ,Acta Electronica Sinica , 编辑部邮箱 ,2001年04期
  • 【分类号】TP212;TP14
  • 【被引频次】27
  • 【下载频次】449
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