| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·雷达目标识别技术背景及发展现状 | 第10-14页 |
| ·基于雷达目标一维距离像的模式识别的原理及系统框图 | 第10-11页 |
| ·雷达目标识别技术研究概述 | 第11-12页 |
| ·雷达目标一维距离像得目标识别研究评述 | 第12-14页 |
| ·实验数据描述 | 第14-18页 |
| ·本文的主要内容和总体结构 | 第18-20页 |
| 第二章 非线性零空间支持向量机目标识别 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·非线性零空间支持向量机算法 | 第20-27页 |
| ·核主分量分析 | 第20-22页 |
| ·广义线性辨别分析 | 第22-24页 |
| ·零空间 | 第24-25页 |
| ·软间隔支持向量机方法 | 第25-26页 |
| ·非线性零空间支持向量机算法步骤 | 第26-27页 |
| ·仿真实验 | 第27-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 全局局部特征融合支持向量机目标识别 | 第34-49页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·全局局部特征融合支持向量机算法 | 第34-41页 |
| ·局部保留映射算法 | 第34-36页 |
| ·全局局部特征融合 | 第36-37页 |
| ·核方法的全局局部特征融合 | 第37-40页 |
| ·全局局部特征融合支持向量机算法 | 第40-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于组合核的支持向量机 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·全局局部组合核 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于模糊核的支持向量机 | 第57-67页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·模糊核聚类 | 第57-62页 |
| ·模糊C- 均值聚类 | 第57-58页 |
| ·模糊核C-均值聚类 | 第58-59页 |
| ·改进的模糊核方法 | 第59-61页 |
| ·基于模糊核的支持向量机算法 | 第61-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第73-74页 |