| 基于改进核聚类算法的空间目标识别方法 |
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| 引用本文： | 王晓雪,杨永胜,敬忠良.基于改进核聚类算法的空间目标识别方法[J].中国空间科学技术,2012,32(2):35-42. |
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| 作者姓名： | 王晓雪 杨永胜 敬忠良 |
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| 作者单位： | (上海交通大学航空航天学院，上海 200240) |
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| 摘 要： | 根据目标区域的矩特征，几何特征以及灰度特征，提取出目标的特征向量，并通过聚类算法对空间目标进行识别，提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法（KFCM）。该算法通过引入一种新的距离度量，使得隶属度函数更加的明晰，改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别，试验结果验证了算法的正确性和有效性。
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| 关 键 词： | 图像识别 核聚类法 特征提取 空间目标 |
| 收稿时间： | 2011-10-12 |
Space Target Recognition Based on Improved Kernel FCM |
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| Wang Xiaoxue
,
Yang Yongsheng
,
Jing Zhongliang.Space Target Recognition Based on Improved Kernel FCM[J].Chinese Space Science and Technology,2012,32(2):35-42. |
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| Authors: | Wang Xiaoxue Yang Yongsheng Jing Zhongliang |
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| Institution: | (SchoolofAeronauticsandAstronautics,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Image recognition Kernel cluster method Feature extraction Space target |
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