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貝葉斯優(yōu)化與集成學習在彈載雷達目標識別中的應用

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摘 要：      空空導彈在打擊低空、 超低空目標時， 彈載雷達區(qū)分目標和雜波的性能下降。 本文針對彈載雷達目標識別問題， 應用多種集成學習算法和貝葉斯優(yōu)化算法， 建立了多個目標識別模型， 測試并對比了模型性能。 通過特征提取、 數(shù)據(jù)標準化和特征選擇， 構建了優(yōu)選特征的目標雜波數(shù)據(jù)集。（剩余16453字）

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