胡建超

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中戰(zhàn)場(chǎng)信息獲取的重要性日漸凸顯，這就使得識(shí)別各類發(fā)射器類型開始日漸受到各國(guó)關(guān)注，為此文章基于模式識(shí)別與智能系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)射器類型識(shí)別方法展開了具體研究，希望這一研究中所應(yīng)用的拆分規(guī)則及剪枝算法能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究人員帶來一定啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：模式識(shí)別；發(fā)射器；智能系統(tǒng)技術(shù)

1 決策樹構(gòu)造原理

1.1 拆分規(guī)則

對(duì)于決策樹的構(gòu)造來說，拆分規(guī)則是用來確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)上應(yīng)該使用哪個(gè)變量，而確定哪些變量的組合把樣本分成若干子群同樣屬于拆分規(guī)則的作用。在拆分規(guī)則的具體應(yīng)用中，我們首先需要確定對(duì)變量取什么閥值，這一閥值的獲取需要首先進(jìn)行各拆分的設(shè)定，圖1為簡(jiǎn)單的分類樹樣圖，結(jié)合該圖我們不難發(fā)現(xiàn)，該圖對(duì)的閥值為（a，b，c，d），而（x1、x2、x3、x4）是其各特征變量，而由此給分類樹得以實(shí)現(xiàn)（w1、w2、w3）的不同類劃分。值得注意的是對(duì)于閥值獲取中的各拆分設(shè)定來說，我們需要將x∈Rp這一向量包括在坐標(biāo)條件上[1]。

結(jié)合這一分類樹樣圖，我們就需要應(yīng)用L{（xiyi），i=1，...，n}這一帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集進(jìn)行分類樹的具體構(gòu)建，而在這一構(gòu)建的分類樹中，x1與y1分別為數(shù)據(jù)樣本與相應(yīng)的類別標(biāo)簽。令N（t）為L(zhǎng)中xi∈u（t）的樣本數(shù)，Nj（t）為xi∈u（t）且yi=？棕j（？撞jNj（t）=N（t））的樣本數(shù)，定義p（t）=■為p（x∈u（t））基于L的估計(jì)；p（？棕j|t）=■為P（y=？棕j|x∈u（t））基于L的估計(jì)[2]。

結(jié)合上文內(nèi)容，我們可以就u（t）這一節(jié)點(diǎn)t上的上子空間進(jìn)行拆分，而為了較好保證這一拆分的品質(zhì)，我們就需要對(duì)反映不純度函數(shù)的變化進(jìn)行度量，這一度量過程需要實(shí)現(xiàn)不純度函數(shù)最大化下降，而這一最大化下降的實(shí)現(xiàn)就需要得到△？祝（sp，t）？艿？祝（t）-（？祝（tL）pL+？祝（tR）pL）的支持，而這本身就屬于所有拆分sp的選擇。結(jié)合△？祝（sp，t）？艿？祝（t）-（？祝（tL）pL+？祝（tR）pL），我們需要應(yīng)用吉尼不純度準(zhǔn)則，這樣才能夠順利實(shí)現(xiàn)對(duì)多種形式？祝（t）的針對(duì)，？祝（t）=■p（？棕i|t）p（？棕j|t）就是這一吉尼不純度準(zhǔn)則應(yīng)用的結(jié)果。應(yīng)用這一吉尼不純度準(zhǔn)則結(jié)果進(jìn)行CART的訓(xùn)練，我們就能夠組成單個(gè)變量閥值，即sp={x，xk？燮b}，這其中的k=（1，...，p），b則在實(shí)數(shù)范圍取值?？紤]到要考察拆分?jǐn)?shù)量的限制必要，我們需要限制b只能取一個(gè)有限值，而為了避免過量計(jì)算，在具體的分類樹節(jié)點(diǎn)拆分中，我們需要應(yīng)用剪枝算法結(jié)束這種節(jié)點(diǎn)拆分。

1.2 剪枝算法

所謂剪枝算法，其本身首先需要形成1棵終止節(jié)點(diǎn)具有純的類別成員的樹，這樣才能夠具體進(jìn)行剪枝算法的應(yīng)用。在具體的剪枝算法應(yīng)用中，我們首先需要進(jìn)行R（t）的定義，這一定義需要將R（t）定義為給定樹T每個(gè)節(jié)點(diǎn)t相關(guān)節(jié)的實(shí)數(shù)。若t為終止節(jié)點(diǎn)，t∈■，M（t）為u（t）中不屬于與該終止節(jié)點(diǎn)相關(guān)類別的樣本數(shù)，而n則為數(shù)據(jù)點(diǎn)總數(shù)。對(duì)于實(shí)數(shù)？琢來說，令R？琢（t）=R（t）+？琢，規(guī)定R（t）=■R（t），R？琢（T）=■R？琢（t）=R（t）+？琢。分類中，R（t）是估計(jì)錯(cuò)分率，■為表示集合■的基數(shù)，？琢為常數(shù)，R？琢（t）為分類樹的估計(jì)錯(cuò)分率復(fù)雜度[3]。

在具體的CART剪枝算法應(yīng)用中，我們就可以令R（t）=r（t）p（t），這里的r（t）本身指的是錯(cuò)分概率的重新替代估計(jì)，而結(jié)合樣本r（t）=1-■p（？棕j|t），給定落入節(jié)點(diǎn)t就能夠得到較好支持。如果這里的t本身為終止節(jié)點(diǎn)，那么R（t）便是指代該節(jié)點(diǎn)對(duì)總錯(cuò)誤的影響。這里我們將Tt用于便是子樹，我們就可以對(duì)子樹與節(jié)點(diǎn)t對(duì)復(fù)雜度代價(jià)的影響進(jìn)行深入分析，結(jié)合公式？琢=■，以及最后定義的g（t）=

■，筆者提出了圖2所示的原始樹舉例。值得注意的是，g（t）=■公式為t連接強(qiáng)度的測(cè)度。

結(jié)合圖2所示的原始樹，我們可以通過不斷進(jìn)行子樹具有最小g（t）值節(jié)點(diǎn)的尋找，最后較好發(fā)現(xiàn)跟節(jié)點(diǎn)，這樣我們就可以應(yīng)用Tk表示第k步得到的樹，也能夠通過R（Tk）表示最小的子樹。

2 智能系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

（1）目標(biāo)獲取：對(duì)于智能系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)中的目標(biāo)獲取環(huán)節(jié)來說，這一環(huán)節(jié)需要應(yīng)用雷達(dá)等設(shè)備獲取具體的目標(biāo)電子特征信號(hào)，這樣才能夠?yàn)楹罄m(xù)的智能系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)提供有力支持。（2）目標(biāo)轉(zhuǎn)換：在獲取目標(biāo)電子特征信號(hào)的頻率、脈沖重復(fù)周期和脈沖寬度后，我們就需要對(duì)獲取的這類信息進(jìn)行目標(biāo)轉(zhuǎn)換，這一目標(biāo)轉(zhuǎn)化也可以被稱為原始信號(hào)的預(yù)處理。在具體的目標(biāo)轉(zhuǎn)換過程中，我們需要將目標(biāo)電子特征信號(hào)的頻率、脈沖重復(fù)周期和脈沖寬度進(jìn)行放大、整形、濾波以及A/D轉(zhuǎn)換。（3）轉(zhuǎn)換后數(shù)字信號(hào)的處理：在將目標(biāo)電子特征信號(hào)的相關(guān)組成進(jìn)行放大、整形、濾波以及A/D轉(zhuǎn)換后，我們就可以將轉(zhuǎn)換取得的數(shù)字信號(hào)送入PC中，結(jié)合上文研究中設(shè)計(jì)好的分類樹模塊進(jìn)行具體的分類運(yùn)算，轉(zhuǎn)換取得的數(shù)字信號(hào)由此實(shí)現(xiàn)智能分類。（4）信號(hào)傳輸：在完成通過終端顯示結(jié)果后，我們還需要對(duì)取得的結(jié)果進(jìn)行信號(hào)傳輸，這一信號(hào)傳輸主要是通過網(wǎng)絡(luò)化手段實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)前沿信息與后方的實(shí)時(shí)共享，這對(duì)于我軍戰(zhàn)斗力的提升將帶來較為積極的影響。

3 結(jié)束語

在本文基于模式識(shí)別與智能系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)射器類型識(shí)別方法展開的研究中，筆者詳細(xì)論述了決策樹構(gòu)造原理、智能系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)，而結(jié)合這一系列論述我們就能夠較為深入地了解利用分類樹原理的發(fā)射器類型識(shí)別的方法，而這種方法具備的清楚鑒別與每個(gè)雷達(dá)相關(guān)的特征空間區(qū)域特征，也使得其本身能夠較好服務(wù)于我軍戰(zhàn)斗力的提升。

參考文獻(xiàn)

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