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为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献
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本文对人工智能做了比较全面的综述,介绍了神经元计算机、第五代计算机、知识工程、分子机械计算机研究的新动向及其进展,对从事计算机人工钾能方面的工程技术人员有参考意义。 相似文献
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本文用改进Masreliez方法将卡尔曼滤波进行稳健化处理,通过状态扩展来表达动态模型的不准确性及通过自调整技术使滤波跟随模型的变化,得到了观测模型为近似高斯及系统动态模型存在机动条件下的快速自调整稳健卡尔曼滤波算法。模拟结果表明,该算法在存在离差时,精度比传统卡尔曼滤波提高30%多。 相似文献
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