基本信息
书名:基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法
定价:55.00元
作者:肖怀铁
出版社:国防工业出版社
出版日期:2015-09-01
ISBN:9787118105209
字数:
页码:
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.4kg
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内容提要
《基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法》是作者肖怀铁、冯国瑜、郭雷、单凯晶、丛瑜等多年来基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别的研究成果的总结。全书共分10章。章简要概述了核方法的基本理论。第2章介绍了SVM的可分性问题以及非均衡数据目标识别SVM模型多参数优化选择。
第3章介绍了基于核判别分析方法的雷达高分辨距离像识别。第4章介绍了基于核聚类的雷达高分辨距离像识别。第5章介绍了SVM多目标分类识别问题。第6 章介绍了基于单空间SVDD的雷达高分辨距离像识别。
第7章介绍了基于自适应SVDD的雷达高分辨距离像识别。第8章介绍了基于双空间SVDD的雷达高分辨距离像识别。第9章介绍了基于ISVDD的雷达高分辨距离像在线识别。0章介绍了特征空间数据核矩阵收缩方法。
本书主要读者对象为信号与信息处理、人工智能与模式识别及相关专业的高年级大学生、研究生和教师、科研人员和工程技术人员。
目录
作者介绍
文摘
序言
从书名《基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法》来看,这本书的定位是相当专业的。我一直对雷达信号处理和目标识别这一领域抱有浓厚的兴趣,尤其关注在高分辨距离像(HRRP)背景下的目标分类与辨识技术。HRRP能够刻画目标在雷达照射下的散射特性,是目标识别的重要依据,但如何从复杂的HRRP数据中提取鲁棒且具有区分性的特征,一直是一个难题。书名中的“核方法”则是一个关键点,它暗示了本书将采用非线性映射技术来解决HRRP数据的内禀复杂性,这可能包括各种核函数在特征提取、降维和分类器设计中的应用。我非常期待书中能够深入阐述不同核函数(如高斯核、多项式核、线性核等)的适用性分析,以及它们与HRRP数据特性的匹配度。同时,对于“理论与方法”的并重,我希望能够看到严谨的数学推导,理解核方法的内在机理,并且能够学习到具体的算法流程和实现细节,例如如何构建核矩阵,如何利用核技巧进行模型训练和预测。如果书中还能探讨一些实际应用中的挑战,如目标姿态变化、噪声干扰、杂波抑制等,并提出相应的解决方案,那将极大地提升这本书的实用价值。
评分我是一个对前沿科技充满好奇心的普通读者,虽然我不是专业领域的专家,但“雷达高分辨距离像目标识别”这个概念本身就充满了科技感。我理解“高分辨距离像”大概是雷达通过某种方式“看到”目标的详细“轮廓”信息,而“目标识别”则是让雷达能够区分出这是飞机还是汽车,是敌军还是友军。这本书的书名里提到了“核方法”,听起来就很高大上,我猜想这是一种非常厉害的数学工具,能够帮助雷达更聪明地分析这些“轮廓”信息。我希望这本书能够用相对易懂的方式,解释清楚“核方法”是怎么工作的,它为什么比其他方法更好,以及它是如何被应用在识别雷达看到的“轮廓”上的。比如,是不是就像给这些“轮廓”信息找一个更适合“观察”的角度,然后就能更容易区分开来。我希望能通过这本书,对雷达技术在识别目标方面能有多少进步,有一个更直观的认识,即使不能完全理解所有技术细节,也能感受到其中的智慧和创新。
评分对于一本技术类书籍,我最看重的是其内容的深度和前沿性。这本书的题目“基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法”,直接点出了其核心技术和研究方向,这让我感觉作者在聚焦一个非常具体且具有挑战性的问题。我猜想,这本书很可能会深入剖析HRRP数据的内在特性,比如它受到的电磁散射、目标形状、姿态等因素的影响。而“核方法”的引入,则预示着作者在试图突破传统线性分类器的局限,采用更高级的数学工具来解决HRRP的非线性识别难题。我特别好奇书中会详细讲解哪些具体的核方法,例如高斯核、多项式核,或者是更复杂的核函数,以及它们在HRRP的特征空间中如何映射和区分不同的目标。对于“理论与方法”的并重,我希望看到清晰的数学推导过程,能够理解方法背后的原理,同时也能掌握如何将其转化为实际的算法,并通过仿真或实测数据来验证其有效性。特别是,如果书中能提供一些关于如何处理HRRP数据中的噪声、杂波以及目标姿态变化等实际问题的方法,那将非常有价值。
评分这本书的书名就足够吸引人了,"基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法",光是看这个名字,我就觉得它一定蕴含着深厚的理论基础和扎实的实践指导。我最近一直在关注雷达目标识别领域,特别是高分辨距离像(HRRP)这一关键技术。HRRP因其能携带丰富的目标散射点信息,在目标识别方面展现出巨大的潜力,但同时也面临着如何有效提取和利用这些信息的挑战。书名中的“核方法”更是让我眼前一亮,这通常意味着某种强大的非线性映射或降维技术,或许能解决HRRP数据在高维空间中的复杂性和噪声干扰问题,从而提升识别精度和鲁棒性。我期待书中能深入探讨不同核函数的选择、核参数的优化策略,以及如何将这些核方法巧妙地应用于HRRP特征提取和分类模型构建中。例如,文中是否会详细阐述支持向量机(SVM)在HRRP识别中的应用,或是其他更前沿的核方法,如核PCA、核Fisher判别分析等。此外,对于“理论与方法”并重,我也充满期待,希望能看到清晰的理论推导,同时也能学习到具体的算法实现步骤和实验验证案例,能让我学以致用,甚至在自己的研究中找到新的灵感。
评分我是一名雷达系统工程师,目前正在负责雷达目标识别算法的开发工作。这本书的书名“基于核方法的雷达高分辨距离像目标识别理论与方法”引起了我的极大兴趣。HRRP作为雷达探测的关键信息之一,其有效利用直接关系到雷达的战场感知能力。然而,HRRP数据往往具有维度高、噪声强、目标姿态变化大等特点,传统的识别方法在这些复杂环境下表现不佳。核方法,如支持向量机(SVM)及其各种改进型,在处理非线性、高维数据方面有着显著优势,因此,这本书的研究方向与我当前的工作紧密相关。我非常期待书中能够详细介绍如何选择合适的核函数,如何对核参数进行优化,以及如何构建高效的基于核方法的HRRP目标识别模型。同时,我也希望书中能够提供一些实用的算法实现建议,例如如何进行特征降维、如何处理训练样本不足的问题,以及如何评估模型的性能。如果书中还能结合实际雷达场景,提供一些案例分析,那就更完美了,能够帮助我更好地理解和应用这些理论与方法。
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