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基于支持向量机的多分类军事目标识别应用
被引量：
4
1
作者
唐克
张罗政
魏琪
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第8期97-100,共4页
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...
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。
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关键词
支持向量机
二叉树多分类器
军事目标识别建模
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职称材料
题名
基于支持向量机的多分类军事目标识别应用
被引量：
4
1
作者
唐克
张罗政
魏琪
机构
解放军炮兵学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第8期97-100,共4页
文摘
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。
关键词
支持向量机
二叉树多分类器
军事目标识别建模
Keywords
support vector machine ,multi-sorters of binary tree ,military target recognition modeling
分类号
E933 [军事—军事装备学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的多分类军事目标识别应用
唐克
张罗政
魏琪
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009
4
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