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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 1,261 - 1,267 (7page)
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The problem of underwater target detection and classification has been attracted a substantial amount of attention and studied from many researchers for both military and non-military purposes. The difficulty is complicate due to various environmental conditions. In this paper, we study classifier ensemble methods for active sonar target classification to improve the classification performance. In general, classifier ensemble method is useful for classifiers whose variances relatively large such as decision trees and neural networks. Bagging, Random selection samples, Random subspace and Rotation forest are selected as classifier ensemble methods. Using the four ensemble methods based on 31 neural network classifiers, the classification tests were carried out and performances were compared.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 식별기 앙상블 학습
3. 실험결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - A. J. Bell / 1997 / The Independent Components of Natural Scenes are Edge Filters / Vision Research 37 (23) : 3327 ~ 3338
[학술대회논문] - H. Liu / 2002 / Class-based Target Classification in Shallow Water Channel based on Hidden Markov Model / Proceedings of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 3 : 2889 ~ 2892
[학술지(정기간행물)] - P. Runkle / 1999 / Hidden Markov Models for Multi-Aspect Target Identification / IEEE Transactions on Signal Processing 47 (3) : 2035 ~ 2040
[학술지(정기간행물)] - H. Chih-Wei / 2002 / A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines / IEEE Transactions on Neural Networks 13 (2) : 415 ~ 425
[학술지(정기간행물)] - J. Seok / 2014 / Target Classification Using Features Based on Fractional Fourier Transform / IEICE Transactions on Information and Systems E94-D (9) : 2518 ~ 2521
[학술대회논문] - H. Liu / 2002 / Class-based Target Classification in Shallow Water Channel based on Hidden Markov Model / Proceedings of International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 3 : 2889 ~ 2892
[학술지(정기간행물)] - P. Runkle / 1999 / Hidden Markov Models for Multi-Aspect Target Identification / IEEE Transactions on Signal Processing 47 (3) : 2035 ~ 2040
[학술지(정기간행물)] - H. Chih-Wei / 2002 / A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines / IEEE Transactions on Neural Networks 13 (2) : 415 ~ 425
[학술지(정기간행물)] - J. Seok / 2014 / Target Classification Using Features Based on Fractional Fourier Transform / IEICE Transactions on Information and Systems E94-D (9) : 2518 ~ 2521
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