【摘 要】
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针对雷达目标样本缺乏以及高输入模式维数的分类问题,提出利用一种稀疏概率模型——相关向量机（RVM）对雷达目标的一维距离像进行识别。与支持向量机（SVM）相比,其训练是在贝叶斯框
【机 构】
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南京理工大学毫米波光波近感技术研究所
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针对雷达目标样本缺乏以及高输入模式维数的分类问题,提出利用一种稀疏概率模型——相关向量机（RVM）对雷达目标的一维距离像进行识别。与支持向量机（SVM）相比,其训练是在贝叶斯框架下进行的,不仅解更稀疏,而且无需调整模型参数。使用RVM与SVM识别同样的雷达目标一维距离像,结果表明：RVM模型更为简单,减少了运算量,但能获得更精确的分类结果。
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