[发明专利]一种目标库属性判别局部正则学习子空间特征提取方法有效
| 申请号： | 201910983476.4 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110780270B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 周代英;冯健;廖阔;沈晓峰;梁菁;张瑛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种目标库属性判别局部正则学习子空间特征提取方法，属于雷达目标识别技术领域。本发明利用库属目标的训练数据集计算样本局部类内散布矩阵和样本局部类间散布矩阵,建立局部正则学习子空间，由该子空间提取的特征，能够减少同类样本间的距离，而增大异类样本间的分离，从而提高了对库属目标和非库属目标的判别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 属性 判别 局部 正则 学习 空间 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种目标库属性判别局部正则学习子空间特征提取方法，其特征在于，包括下列步骤：/n步骤1：获取最优变换矩阵：/n定义x
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