IOE OpenIR  > 光电测控技术研究室(三室)
改进的KNN算法在光测图像关键事件评估中的应用
陈帅均; 蒋平; 吴钦章
Source Publication光电工程
Volume41Issue:8Pages:66-72
2014
Language中文
Subtype期刊论文
AbstractKNN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。
KeywordKnn算法 光测图像关键事件 飞行器评估 隶属度
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/4447
Collection光电测控技术研究室(三室)
Corresponding Author陈帅均
Affiliation1.中国科学院光电技术研究所
2.中国科学院大学
Recommended Citation
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.
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