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本文针对传统雷达信号的分类识别算法存在鲁棒性差,准确率低等问题,采用集成学习的方法来改善情况。首先介绍了集成学习的优势和分类,然后构建电磁干扰下的雷达信号模型,最后采用集成学习和决策树对雷达信号分类识别结果进行验证。实验结果表明,集成学习中的Boosted Tree(提升树)具有更高的准确率。
提升树在雷达信号分类识别中的应用
【摘 要】
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本文针对传统雷达信号的分类识别算法存在鲁棒性差,准确率低等问题,采用集成学习的方法来改善情况。首先介绍了集成学习的优势和分类,然后构建电磁干扰下的雷达信号模型,最后采用集成学习和决策树对雷达信号分类识别结果进行验证。实验结果表明,集成学习中的Boosted Tree(提升树)具有更高的准确率。
【机 构】
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北京无线电测量研究所
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2021年09期
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