文献类型：期刊文章

作　　者：尚朝轩[1] 王品[1] 韩壮志[1] 彭刚[2]

机构地区：[1]军械工程学院电子与光学工程系 [2]中国人民解放军77618部队

出　　处：《控制与决策》

年　　份：2016

卷　　号：31

期　　号：6

起止页码：1009-1014

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20162502525613)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类,实现了对目标的识别.该算法能够处理含有空缺值的量测数据,充分利用量测数据的特征信息.仿真实验结果表明,类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.

关 键 词：决策树 特征层融合 目标识别 分类  类决策树  

分 类 号：TP391]