【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别（Automatic target recognition,ATR）是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能，提出基于二维投影特征多重集典型相关分析（Multiset canonical correlations analysis,MCCA）的方法。首先，采用若干二维随机投影矩阵对S
【基金项目】
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四川旅游发展研究中心项目（2021SCLV-06）； 四川省乐山市科技局重点项目（19GZD025）；
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合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别（Automatic target recognition,ATR）是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能，提出基于二维投影特征多重集典型相关分析（Multiset canonical correlations analysis,MCCA）的方法。首先，采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取，获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰，进一步通过MCCA对它们进行融合处理，获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器（Sparse representation-based classification,SRC）对融合特征矢量进行处理，判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展，对方法性能进行检验确认，结果能够验证其有效性。
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已有研究认为员工感知的差错反感文化会影响其创新行为，故基于三元交互理论和社会交换理论，引入员工地位感知与组织公民行为作为链式中介，探讨差错反感文化如何影响员工创新行为。研究表明：差错反感文化显著负向影响员工创新行为；员工地位感知是差错反感文化与组织员工的创新实践行为间的中介变量；组织的公民行为是差错反感文化与组织员工的创新实践行为间的中介变量；员工地位感知与组织公民行为在差错反感文化与员工创新行为
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