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一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法
被引量：
1
1
作者
朱风云
秦世引
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期197-201,共5页
提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题...
提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization:SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。
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关键词
空间有形小目标
目标
识别
支持向量机
序贯最小优化
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职称材料
题名
一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法
被引量：
1
1
作者
朱风云
秦世引
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期197-201,共5页
文摘
提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization:SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。
关键词
空间有形小目标
目标
识别
支持向量机
序贯最小优化
Keywords
Small-shaped space target
Target recognition
SVM
SMO
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法
朱风云
秦世引
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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参考文献
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