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| 常规反导目标识别系统多依赖于先验知识与一定规模的样本,然而,由于弹道导弹发射事件具有偶发性强、非合作性强等特点,弹道目标样本积累困难,已积累的观测数据也难以进行准确的类别标定。因此,弹道目标识别系统通常研发周期较长、开发代价巨大。针对该问题,将半监督学习算法引入弹道目标识别分类器设计,以降低常规分类识别方法对样本规模的要求。进一步地,针对弹道目标特征分布未知的情况,设计一种TSVM-MKL分类器实现对半监督学习中假设模型的自适应调整。数据验证结果表明,该算法能在“极小”标定样本识别情景下仍能取得良好的分类识别效果,具有良好的工程应用价值。 |
| 关键词: 半监督学习 弹道目标识别 多核学习 多核直推式支持向量机(TSVM-MKL) |
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