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基于并行Boosting算法的雷达辐射源识别系统的设计与实现
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上传时间: 2013-07-07
详细说明： 本文主要介绍了一种新的基于并行B00Stmg算法建造雷达辐射源识别的方法。 在该方法系统中，首先深入探讨了辐射源数据的特征提取理论算法，并且用该方 法对系统所用的数据集进行预处理，将数据从高维向低维做影射，提高系统的识 别率。其次对作为该并行Boos血g的基分类算法——-BP神经网络作了详细的讨论， 并成功地构造出适合该系统的神经网络结构。最后重点对并行B00st啦算法及多 处理器环境下多分类器的设计、构建、改进等作了深入的研究，并用凡∞AR数 据集对系统进行了测试，且取得了很好的效果，与同类方法比较识别所用的时间 有很大的降低。同时将并行B00stiI培的测试结果与基分类算法BP的测试结果进行 比较，证明并行B00sting方法能够大幅度提高弱分类算法识别率，以及该多分类 器系统的理论可行性。
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