属性测度及其在目标识别中的应用

为了获得一种训练快、精度高、计算量少的雷达目标识别方法,研究了属性测度和属性模式识别,及属性模式识别在目标识别中的应用,并将模糊聚类分析用于属性测度.经过研究发现,在不用指标的峰度时,可以达到很高的识别效果.与传统的神经网络法相比,属性模式识别法在训练速度上得到了大大的提高,并在识别效果上优于径向基神经网络法.以雷达目标识别为例证明了该算法的有效性.这为我们研究低分辨雷达提供了一种全新的方法.