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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了基于HRRP与SAR数据可信决策融合的舰船分类方法，该方法首先获取舰船HRRP与SAR图像数据，分别进行预处理。其次构建两个分类模型，分别对SAR图像数据和HRRP数据使用训练集做有监督训练，分别得到可信度值A1和A2，以及对应的后验概率和分类预测结果。然后对得到的两个后验概率做再分配，构建出两组新的初始置信函数，融合两组初始置信函数得到对目标样本的分类结果、融合后的可信度值A3与A4。最后将A3、A4与A1、A2，做AA融合计算，输出分类结果对应的可信度。本发明提高了在目标类别较多时的分类准确率、初始置信函数的可靠性、鲁棒性以及舰船分类的准确率。
主权项：1.基于HRRP与SAR数据可信决策融合的舰船分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S101：获取同一时刻对同一舰船的HRRP一维数据与SAR图像数据以及相应的标签，分别进行预处理，并划分为训练集和测试集；S102：构建CNN分类模型和MLP分类模型，分别对SAR图像数据和HRRP数据使用训练集做有监督训练，分别得到可信度值A1和A2，以及测试集预测给出每一个样本被分类为某一类别的后验概率及分类预测结果；S103：构建初始置信分配模块，对S102得到的两个后验概率做再分配，构建出源于SAR数据与HRRP数据的两组新的初始置信函数；S104：构建证据理论融合模块，融合两组初始置信函数得到对目标样本的分类结果，并记录融合后的可信度值A3与A4；S105：将可信度值A3、A4与可信度值A1、A2，做AA融合计算，输出分类结果对应的可信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于HRRP与SAR数据可信决策融合的舰船分类方法
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