针对雷达干扰识别决策树分类器设计需要人工介入的问题,提出了一种基于模糊聚类、Xie-Beni指标和信息增益的决策树自动化设计方法.该方法首先对干扰信号在时域、频域和脉压后时域等维度建立参数特征集,接着在决策树建立过程中引入模糊C均值聚类(FCM),从而解决传统决策树需要先验知识设置判决门限的问题;然后通过Xie-Beni指标动态确定决策树节点分支数,优化决策树复杂程度;最后使用基于信息增益的ID3算法建立模糊聚类决策树.该方法解决了干扰识别决策树的自动化设计问题,且优化了决策树性能.计算机仿真及某雷达对抗实验数据验证了所提方法的有效性.
模糊聚类 Xie-Beni指标 决策树 自动化设计