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.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

基于支持向量机的多元文本分类研究

根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性.     

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。     

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。     

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...     

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.     

基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法

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。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。     

模糊超球支持向量机

提出了模糊超球支持向量机算法。首先根据样本分布特性将样本空间划分成有限个超球子空间,超球半径经归一化处理后作为各球心样本点的模糊属性值,超球球心组成新的训练样本集,在构造决策超平面的过程中对应不同模糊属性值的各输入样本增加了不同训练权重。仿真实验结果表明:该算法减少了训练样本数,有利于提高支持向量机的训练速度和测试速度,有效地防止了训练样本中噪声点对训练结果的负面影响。     

邻近支持向量机的阵列波束优化

针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。