基于改进的ISODATA的超球覆盖仿生模式分类算法

Bionic pattern classification algorithm for hypersphere coverage based on improved ISODATA
刘莉萍1
冯清贤2
余志斌1
1. 西南交通大学 电气工程学院, 成都 611756
2. 中国电子科技集团公司第二十九研究所, 成都 610036

摘要

现有仿生模式识别分类器难以解决含有多个聚集点、非线性和稀疏性样本的分类问题。因此,引入特征分类贡献度,提出了基于改进的迭代自组织数据分析(M-ISODATA)的超球覆盖仿生模式识别算法。首先引入马氏距离对自组织数据分析方法(ISODATA)的欧氏距离替换,并引入熵权法对马氏距离进行加权以赋予各特征不同的贡献度;同时为了去除干扰样本点,引入改进的局部离群因子检测方法(M-LOF)对样本进行训练,减少了不同类别流形之间的重叠区域。再利用改进的自组织数据分析方法(M-ISODATA)对每类训练样本点动态聚类,寻找到同一类的多个小类覆盖区中心后,用超球进行该类的有效覆盖,并对落入重叠区域的测试样本点进行二次划分,实现测试样本的正确分类。最后在iris数据集上验证该算法的有效性,并将该算法应用于雷达辐射源信号的分类识别。实验结果表明,该算法具有很好的拒识、免重训能力,对于雷达信号的识别率能达到97.29%,相比于传统典型模式识别算法具有更好的识别能力。

基金项目

装备发展部领域基金资助项目
电磁应用重点实验室基金资助项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0405
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 689-695
文章编号: 1001-3695(2023)03-008-0689-07

发布历史

[2022-10-27] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版

引用本文

刘莉萍, 冯清贤, 余志斌. 基于改进的ISODATA的超球覆盖仿生模式分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 689-695. (Liu Liping, Feng Qingxian, Yu Zhibin. Bionic pattern classification algorithm for hypersphere coverage based on improved ISODATA [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 689-695. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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