【摘 要】
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针对现有声目标识别技术鲁棒性较差的实际情况,提出了一种监督性流形学习算法—保局判别投影（LPDP）算法。算法在流形学习保局投影（LPP）算法的基础上,引入了控制类间和类内距离的
【机 构】
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电子工程学院,安徽省电子制约技术重点实验室
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针对现有声目标识别技术鲁棒性较差的实际情况,提出了一种监督性流形学习算法—保局判别投影（LPDP）算法。算法在流形学习保局投影（LPP）算法的基础上,引入了控制类间和类内距离的改进最大边缘标准（MMMC）,使得这种特征提取算法既具有线性流形学习算法样本外点学习的优点,又能够有效解决小样本问题,并能在后续的分类中取得良好效果。通过在公开数据库和战场实际数据的特征提取实验,结果表明算法的识别率和稳定性均优于现有其他算法。
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