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严良涛  项晓丽 《应用声学》2019,38(3):448-451
针对水中目标特征类型多、非线性强的特点,本文将K-KNN应用于水中目标识别。该方法采用PCA对特征矩阵进行降维,利用Kernel技巧将降维后的特征映射到高维空间进行KNN分类识别,并讨论了邻近点个数K对试验结果的影响。实际试验数据验证结果表明:与传统的KNN和BP神经网络分类器相比,K-KNN分类器的综合性能更优。  相似文献   
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