基于二叉树直觉模糊SVM的弹道目标HRRP识别

弹道目标识别是一个多目标识别过程,二叉树支持向量机(BTSVM)是一种针对多类分类有效的分类器。BTSVM结构简单,训练快,但容易出现误差积累。为提高目标识别率,引入并改进了直觉模糊支持向量机,设计了一种基于自适应隶属度函数和直觉指数的多类直觉模糊SVM分类器。对训练集进行直觉模糊化处理得到直觉模糊数据集,用于训练分类器得到二叉树直觉模糊SVM分类器。将此分类器应用于弹道目标HRRP识别,提高了识别的正确率和识别效率,仿真结果表明了此分类器的有效性。     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别

针对现有空袭目标类型识别方法存在的不足,提出了一种基于二叉树支持向量机的空袭目标类型识别技术.该方法将二叉树与支持向量机有机结合起来,充分发挥了支持向量机解决两类分类问题的优势,有效地提高了识别率.最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性.     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题,提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中,首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度,据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类,然后逐层进行训练,最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明,该方法能够有效地缩短训练和分类时间,且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

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。     

支持向量机的战场直升机目标分类识别

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断

提出一种基于支持向量机的功率变换器开关管开路故障诊断方法。利用支持向量机建立分类模型,模型以相电流功率谱为输入量,7种故障状态为输出量,选用高斯核,使用基于二叉树分类器的分类算法。将诊断结果与基于BP神经网络的诊断结果进行比较,结果表明基于支持向量机的分类器在功率变换器开关管开路故障诊断中具有更高的准确率和更好的泛化能力。     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

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。     

基于层次方法和PCA特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞多分类,可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法实验后,选取支持向量机（SVM）作为基分类器,先用一对一策略（one- versus -one）训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。又考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能同时,每层分类前先采用主成分分析（PCA）法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次PCA法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究

针对空中目标识别的复杂性,将支持向量机引入对空中目标的多传感器识别,对其机理进行了详细分析,建立了基于支持向量机的空中目标识别的算法模型.仿真实验的结果表明,该方法具有很好的识别效果,并且是一种能在训练样本很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.     

基于OCSVM和MCSVM的新故障检测与诊断技术研究

针对SVM故障诊断方法无法对新故障模式进行有效检测的问题,在阐述OCSVM原理的基础上,详细分析了各种参数对其性能的影响,提出了基于OCSVM和多类分类MCSVM相结合的新故障检测与诊断方法．实验结果表明,该算法在故障诊断及新故障检测方面有较高的精度,具有良好的推广性．     

基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别

为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...     

判决特征选择的快速人脸识别算法

为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS).针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架.在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义.使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力.     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。