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基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型
引用本文:刘戎翔,贺筱媛,陶九阳. 基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型[J]. 火力与指挥控制, 2020, 45(4): 141-147. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.04.026
作者姓名:刘戎翔  贺筱媛  陶九阳
作者单位:国防大学联合作战学院,北京100091;陆军防化学院,北京102205,国防大学联合作战学院,北京100091,国防大学联合作战学院,北京100091;陆军工程大学,南京210007
基金项目:军民共用重大研究项目;国家自然科学基金
摘    要:对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。

关 键 词:飞行器辅助识别  异态集成学习  k近邻学习模型  BP神经网络模型  模型动态更新

The Auxiliary Recognition Model for Flying Target Based on Heterogeneous Ensemble Learning
LIU Rong-xiang,HE Xiao-yuan,TAO Jiu-yang. The Auxiliary Recognition Model for Flying Target Based on Heterogeneous Ensemble Learning[J]. Fire Control & Command Control, 2020, 45(4): 141-147. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.04.026
Authors:LIU Rong-xiang  HE Xiao-yuan  TAO Jiu-yang
Abstract:
Keywords:
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