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结合粗糙集的属性约简和支持向量机的分类机理,研究了一种混合算法,即应用粗糙集的属性约简过程作为预处理器,可以把冗余的属性及值和冲突的对象从决策表中删去,但不损失任何有效信息;由于传统支持向量机在多分类问题时出现的不可分区域现象,使用了模糊支持向量机进行后面的分类建模和预测,使得训练时间大大缩短和分类性能显著提高。将这种混合方法应用到雷达信号识别中,仿真实验证明该方法是有效的。 相似文献
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针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解(INMF)优选特征的支持向量机(SVM)方法.首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类.对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明:INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率. 相似文献
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基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。 相似文献
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提出了一种新的基于遗传算法和支持向量机的隐藏图像检测方法。用遗传算法进行图像特征选择,采用支持向量机作为分类器,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征,移除图像的不相关特征和冗余特征,提高了学习效率。实验结果表明,与仅采用支持向量机分类但未进行特征选择的隐藏检测方法相比,本方法能有效地提升分类器性能。 相似文献
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为了解决金属磁记忆信号小波能量谱特征存在的相关性和冗余性问题,利用类别可分性准则,在提取金属磁记忆信号小波能量谱的基础上,将能量谱特征进行变换提取最优特征向量。将能量谱特征向量、最优特征向量和低频特征向量作为支持向量机的特征输入量分别对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别。实验结果表明:最优特征向量能够减小小波能量谱特征的相关性和冗余性,有效提高支持向量机识别的准确率。 相似文献
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针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。 相似文献
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针对磁记忆检测中缺陷信号持续时间短且频率范围小的特点,为提取磁记忆信号的有效特征,根据矩阵奇异值的特点,提出一种基于Wigner-Ville分布及局部奇异值分解的磁记忆信号特征提取方法.通过将时频分布矩阵从时间轴和频率轴分别划分为不同局部矩阵,提取出各矩阵的奇异值来构造特征向量.然后,将构造的特征向量作为支持向量机的输入向量对不同检测区域的金属磁记忆信号进行识别.实验结果表明:基于Wigner—Ville分布及局部奇异值分解算法构造的特征向量能有效提取磁记忆信号的特征信息,提高支持向量机的识别精度. 相似文献
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针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题,提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解,得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数,并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明,该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取,与已有方法对比,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。 相似文献