针对不可穿透障碍物的重构问题，提出了基于朴素贝叶斯和宽度学习系统的混合方法。该方法首先利用朴素贝叶斯对训练集按照形状参数分类，将分类后的训练集作为模型输入，利用激活函数作用得到特征节点，再将所有特征节点和随机生成权重的增强节点作为整体，通过线性映射连接到输出端，然后求解伪逆得到网络参数，最后对基于朴素贝叶斯和宽度学习的混合方法进行测试，实验结果表明，该方法可以同时重构散射体形状和位置，并且具有收敛性和鲁棒性。
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