《表3 指标层高权重优化结果》
采用笔者提出的改进投影寻踪算法确定出的局部密度窗口半径R=1.1094,并使用非单调投影谱梯度算法对权重最终优化,其结果如表3和表4所示。从表3和表4中可以看出,在模拟环境一下特征的优先度为:时频图中心距特征>小波变换特征>分布方差>频域偏度特征>噪声因子特征2>相像系数特征1>噪声因子特征1>瞬时相位标准差>VMD变分模态分解>方差特征>相关比参数>分布带宽>均值特征>相像系数特征2>载波因子特征>双谱特征。在模拟环境二下特征的优先度为:相像系数特征1>时频图中心距特征>频域偏度特征>噪声因子特征2>噪声因子特征1>VMD变分模态分解>小波变换分解>分布方差>双谱特征>瞬时相位标准差>相关比参数>分布带宽>相像系数特征2>载波因子特征>方差特征>均值特征。在模拟环境一下,时频图中心距特征最优;在模拟环境二下,相像系数特征1最优。可见,所提出的综合评估方法是有效可行的。
图表编号 | XD00112677900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.20 |
作者 | 刘明骞、李坤明、王川川、张顺 |
绘制单位 | 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室、西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室、西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室、电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室、西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室 |
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