改进的KNN算法在光测图像关键事件评估中的应用
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陈帅均; 蒋平; 吴钦章 |
| 刊名 | 光电工程
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| 出版日期 | 2014 |
| 卷号 | 41期号:8页码:66-72 |
| 关键词 | KNN算法 光测图像关键事件 飞行器评估 隶属度 |
| 通讯作者 | 陈帅均 |
| 中文摘要 | KNN算法是光测图像关键事件评估中常用的算法,经典的KNN算法只注重候选范例的个数,而忽视候选范例个体的特殊性,因此KNN方法在某些时候会使得评估结论极不合理。基于此,本文提出了改进的KNN算法,该算法更加注重候选范例的个体性,候选范例到目标范例的距离、候选范例的概率分布等,对目标范例的评估结论都有重要影响。实验结果表明,本文提出的KNN改进算法比经典KNN算法评估结论更准确,计算出的隶属度表征了关键事件成功失败的程度,结论更实际更合理。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/4447]  |
| 专题 | 光电技术研究所_光电探测技术研究室（三室） |
| 作者单位 | 1.中国科学院光电技术研究所 2.中国科学院大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈帅均,蒋平,吴钦章. 改进的KNN算法在光测图像关键事件评估中的应用[J]. 光电工程,2014,41(8):66-72. |
| APA | 陈帅均,蒋平,&吴钦章.(2014).改进的KNN算法在光测图像关键事件评估中的应用.光电工程,41(8),66-72. |
| MLA | 陈帅均,et al."改进的KNN算法在光测图像关键事件评估中的应用".光电工程 41.8(2014):66-72. |
入库方式： OAI收割
来源：光电技术研究所
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