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申请/专利权人：北京理工大学;北京理工大学前沿技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于多维电磁散射参数的随机森林昆虫种类辨识方法，旨在提供一种高精度的昆虫种类识别解决方案，以有效解决昆虫雷达在迁飞昆虫识别方面的低效问题。该方法通过对昆虫的极化散射矩阵ScatteringMatrix,SM进行计算，提取22维电磁散射特征，包括11维极化方向图特征、4维RCS幅度特征、2维散射矩阵差分特征和5维极化不变量特征。在昆虫样本量较少或不均衡的情况下，采用高斯数据增强手段进行数据集的扩充；随后，运用随机森林算法对扩充后的数据集进行训练和测试。
主权项：1.一种基于多维电磁散射参数的随机森林昆虫种类辨识方法，其特征在于该方法的步骤包括：步骤一、基于昆虫的散射矩阵，求解计算多维电磁散射特征，如极化方向图特征、RCS幅度特征、散射矩阵差分特征、极化不变量特征；步骤二、根据步骤一得到的电磁散射特征数据集，首先采用拉依达方法进行异常值的剔除处理，再对每种昆虫的剩余样本进行电磁散射特征参数的均值、方差计算，随后生成符合多元高斯分布的新样本数据，将每类昆虫的样本数量扩充至相同水平，形成一个新的实验数据集；步骤三、在训练随机森林多分类模型的过程中，首先将数据集划分为训练集和测试集；随后通过使用随机参数优化和5折交叉验证来调整随机森林模型的超参数，从而训练获得具有最优分类性能的昆虫识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 北京理工大学前沿技术研究院 一种基于多维电磁散射参数的随机森林昆虫种类辨识方法
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