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采用梯度提升树的战机型号快速识别方法
引用本文:赵文彬.采用梯度提升树的战机型号快速识别方法[J].电讯技术,2021,61(7):807-814.
作者姓名:赵文彬
作者单位:中国西南电子技术研究所,成都610036
摘    要:针对战机型号快速准确识别问题,提出一种利用梯度提升树的战机型号快速识别方法.以多传感器融合的战机航迹解译信息为数据基础,通过分析航迹数据特征,构建战机航迹数据特征工程,利用boosting集成学习思想,训练基于梯度提升决策树的战机型号分类器,可准确识别每个航迹点对应的战机型号.实测数据实验结果表明,所提模型识别准确率达到95.76%,较卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法识别准确率90.32%提高了5.44%;所提模型平均单点识别计算耗时为408.1μs,较CNN方法耗时5385.5μs快13.19倍,证明了所提算法能够快速有效地辨识战机型号,满足准确性和实时性需求.

关 键 词:目标识别  战机型号识别  机器学习  梯度提升树

Fast recognition of aircraft types with gradient boosting decision tree
ZHAO Wenbin.Fast recognition of aircraft types with gradient boosting decision tree[J].Telecommunication Engineering,2021,61(7):807-814.
Authors:ZHAO Wenbin
Affiliation:Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China
Abstract:
Keywords:target recognition  aircraft type recognition  machine learning  gradient boosting decision tree
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