基于Earley算法的多功能雷達文法概率快速學(xué)習(xí)算法
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針對基于隨機上下文無關(guān)文法( SCFG)建模的多功能雷達(MFR)概率學(xué)習(xí)問題,在傳統(tǒng)Inside-Outside(10)算法和Viterbi-Score( VS)算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于Earley算法的多功能雷達文法概率快速學(xué)習(xí)算法。該算法通過對截獲的雷達數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,構(gòu)造可以反映派生過程的Earley剖析表,并且基于最大子樹概率原則從剖析表中提取出最優(yōu)剖析樹,利用改進的10算法和改進的VS算法對文法概率進行學(xué)習(xí),實現(xiàn)MFR參數(shù)估計,得到文法參數(shù)后,再利用Viterbi算法對MFR狀態(tài)進行估計。理論分析和實驗仿真表明,與10算法和VS算法相比,改進算法在保持估計精度的同時,可以有效降低計算復(fù)雜度和減少運行時間,驗證了Earley算法能夠提高文法概率的學(xué)習(xí)速度。

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