| | | | 基於核方法的雷達高分辯距離像目標識別理論與方法 電子與通信 書 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 331-480元 | | 【優惠價】 | 207-300元 | | 【出版社】 | 國防工業 | | 【ISBN】 | 9787118105209 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
出版社：國防工業 ISBN：9787118105209 商品編碼：23985860596 代碼：55
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | 基於核方法的雷達高分辯距離像目標識別理論與方法 電子與通信 書籍 | | 作者： | 肖懷鐵等 | | 代碼： | 55.0 | | 出版社： | 國防工業 | | 出版日期： | 2015-09-01 | | ISBN： | 9787118105209 | | 印次： | | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 |
《基於核方法的雷達高分辨距離像目標識別理論與方法》是作者肖懷鐵、馮國瑜、郭雷、單凱晶、叢瑜等多年來基於核方法的雷達高分辨距離像目標識別的研究成果的總結。全書共分10章。第1章簡要概述了核方法的基本理論。第2章介紹了SVM的可分性問題以及非均衡數據目標識別SVM模型多參數優化選擇。
第3章介紹了基於核判別分析方法的雷達高分辨距離像識別。第4章介紹了基於核聚類的雷達高分辨距離像識別。第5章介紹了SVM多目標分類識別問題。第6 章介紹了基於單空間SVDD的雷達高分辨距離像識別。
第7章介紹了基於自適應SVDD的雷達高分辨距離像識別。第8章介紹了基於雙空間SVDD的雷達高分辨距離像識別。第9章介紹了基於ISVDD的雷達高分辨距離像在線識別。第10章介紹了特征空間數據核矩陣收縮方法。
本書主要讀者對像為信號與信息處理、人工智能與模式識別及相關專業的大學生、研究生和教師、科研人員和工程技術人員。
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| 目錄 | 第1章? 核方法基本理論
? 1.1? 引言
? 1.2? 核方法的基本概念
? 1.3? 支持向量機（SVM）
??? 1.3.1? 類超平面
??? 1.3.2? 構造平面
??? 1.3.3? 廣義類面
??? 1.3.4? 高維空間中的類面
??? 1.3.5? 構造SVM
? 1.4? 支持向量數據描述（SVDD）
? 參考文獻
第2章? SVM可分性與模型多參數優化選擇
? 2.1? 引言
? 2.2? SVM可分性研究
??? 2.2.1? 線性可分的定義
??? 2.2.2? SVM線性可分充要條件
??? 2.2.3? SVM線性可分性的度量
??? 2.2.4? 懲罰因子C對分類性能的影響
? 2.3? SVM模型多參數優化選擇
??? 2.3.1? SVM模型單參數擇問題
??? 2.3.2? 非均衡數據目標識別SVM模型參數優化選擇方法
??? 2.3.3? 實驗結果與分析
? 參考文獻
第3章? 基於核判別分析的雷達高分辨距離像識別
? 3.1? 引言
? 3.2? 基於KPCA的特征提取和識別
??? 3.2.1? 主分量分析方法（PCA）
??? 3.2.2? 核主分量分析方法（KPCA）
??? 3.2.3? KPCA與PCA的比較
??? 3.2.4? 算法實現
??? 3.2.5? 實驗結果與分析
? 3.3? 基於KDDA的特征提取和識別
??? 3.3.1? 線性判別分析（LDA）方法
??? 3.3.2? 直接判別分析（D—LDA）方法
??? 3.3.3? 核直接判別分析（KDDA）方法
??? 3.3.4? 基於KDDA的特征提取和識別算法
??? 3.3.5? 實驗結果與分析
? 3.4? 基於核局部均值判別分析的特征提取和識別
??? 3.4.1? 核Fisher判別分析（KFDA）
??? 3.4.2? 局部均值判別分析（LMDA）
??? 3.4.3? 核局部均值判別分析（KLMDA）
??? 3.4.4? KLMDA與KFDA、KDDA、CKFD的性能分析
??? 3.4.5? 實驗結果與分析
? 參考文獻
第4章? 基於核聚類的雷達高分辨距離像識別
? 4.1? 引言
? 4.2? 基於核C均值聚類的HRRP識別
??? 4.2.1? C均值聚類算法
??? 4.2.2? 核C均值聚類算法
??? 4.2.3? 核C均值聚類算法的核參數優化選取
??? 4.2.4? 基於核C均值聚類的高分辨距離像識別方法
??? 4.2.5? 實驗結果與分析
? 4.3? 基於模糊核C均值聚類的HRRP識別
??? 4.3.1? 模糊C均值聚類算法
??? 4.3.2? 模糊核C均值聚類算法
??? 4.3.3? 自適應模糊核C均值聚類算法
??? 4.3.4? 基於模糊核C均值聚類的高分辨距離像識別方法
??? 4.3.5? 實驗結果與分析
? 參考文獻
第5章? 基於SVM的多目標分類識別
? 5.1? 引言
? 5.2? 基於K的SVM快速訓練算法
??? 5.2.1? KNN—SVM算法的基本思路
??? 5.2.2? KNN—SVM算法的基本步驟
??? 5.2.3? 實驗結果與分析
? 5.3? 基於K的快速SVM增量學習算法
??? 5.3.1? KNN—ISVM算法的基本思路
??? 5.3.2? 邊界向量提取方法
??? 5.3.3? KNN—ISVM算法的主要步驟
??? 5.3.4? 實驗結果與分析
? 5.4? 基於核分級聚類的SVM多類分類算法
??? 5.4.1? 分級聚類算法的改進
??? 5.4.2? 核分級聚類算法
??? 5.4.3? 基於核分級聚類的SVM多類分類算法
??? 5.4.4? 實驗結果與分析
? 參考文獻
第6章? 基於單空間SVDD的雷達高分 |
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