典型文献
采用循环神经网络的战场空中飞行目标型号辨识方法
文献摘要：
针对战场空中飞行目标型号辨识不清的问题,提出了一种采用长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的战场空中飞行目标型号辨识方法.以飞行目标航迹态势数据为数据源,分析数据不同特征特点,设计增加基于数据原有特征的派生特征,构建并训练基于LSTM循环神经网络的目标型号分类器,形成目标型号序列化智能辨识模型,实现仅依赖于航迹的战场空中飞行目标型号时序化准确辨识.经实测数据验证,所提方法识别准确率达到96.73％,F1分数达到0.9683,较梯度提升树模型方法识别准确率至少提高了1.02％,而F1分数至少提高了0.0132,证明了所提方法的有效性.
文献关键词：
战场空中飞行目标;目标识别;型号辨识;机器学习;循环神经网络;长短时记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
王明阳
作者机构：
中国西南电子技术研究所,成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]王明阳-.采用循环神经网络的战场空中飞行目标型号辨识方法)[J].电讯技术,2022(07):845-851
A类：
战场空中飞行目标,型号辨识
B类：
循环神经网络,辨识方法,Long,Short,Term,Memory,目标航迹,数据源,派生,分类器,序列化,智能辨识,辨识模型,数据验证,方法识别,识别准确率,梯度提升树,树模型,模型方法,少提,目标识别,长短时记忆网络
AB值：
0.244813
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