基于EK-NN的水声目标识别算法研究

来源 :声学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jingheli

【摘要】

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针对水声目标信号复杂、样本获取难度大且富含不确定信息的问题,研究了一种新的证据K类近邻识别算法（Evidence K Nearest Neighbor,EK-NN）。首先在水声目标的各类训练样本中,根

【作者】

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张扬杨建华侯宏

【机构】

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西北工业大学自动化学院,西北工业大学航海学院

【出处】

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声学技术

【发表日期】

：

2016年1期

【关键词】

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水声目标识别证据理论证据K类近邻算法(EK-NN) 特征向量组合规则 underwater acoustic target recognition evi

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针对水声目标信号复杂、样本获取难度大且富含不确定信息的问题,研究了一种新的证据K类近邻识别算法（Evidence K Nearest Neighbor,EK-NN）。首先在水声目标的各类训练样本中,根据特征距离大小选取待识别目标的K近邻,并构造其基本置信指派函数。然后使用证据理论中的Dempster-Shafer（D-S）规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用冲突置信的比例分配规则5（Redistribute Conflicting mass proportionally rule5,PCR5）将所

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