基于集成学习和深度学习的海上目标联合分类识别方法OA
为了提高复杂多元海况环境下海上目标的分类准确率,联合利用集成学习和深度学习,选择随机森林模型、深度森林模型、CNN模型和BiGRU模型,提出评估因子合成模型进行海上目标分类识别.实例验证表明,该评估因子合成模型提高了海上目标的识别准确率,可清晰认知海上形成的整体动态局势,从而助力于海域决策的及时性与准确性.
张晨;靳俊峰
中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥230088 孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室,合肥230088中国电子科技集团公司第三十八研究所,合肥230088 孔径阵列与空间探测安徽省重点实验室,合肥230088
电子信息工程
海上目标评估因子合成模型集成学习深度学习
《空天预警研究学报》 2024 (6)
P.411-415,5
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