作者：张蓉蓉; 李跃华降维流行学习毫米波探测器目标识别
摘要：在邻域保持投影算法的基础上，研究了一种基于流行学习的维数约简算法，即正交判别邻域保持投影（ODNPP）。该算法充分利用样本的类别信息，在目标函数中增加了类间散布约束，同时引入正交化处理，求取正交投影矩阵。将ODNPP算法与NPP，NPDP和ONPP三种算法分别应用于毫米波探测器目标识别仿真实验，结果表明ODNPP算法能够发现嵌入在高维观测数据空间中的低维流形，利用ODNPP算法降维后的特征可获得更高的识别率。
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