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题名基于支持向量机改进算法的船舶类型识别研究
被引量：12
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作者
戴卫国
李海涛
颜恒平
刘启军
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机构
海军潜艇学院
海鹰企业集团有限责任公司
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2015年第3期203-208,共6页
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文摘
利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用改进的支持向量机算法,实现了对船舶目标的分类识别研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和最优分类面求解时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数两方面进行了改进,提出了基于径向基核函数的齐次决策二阶损失函数支持向量机改进算法,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶目标类型分类识别实验。理论分析、数据仿真与实验结果表明,该改进算法实现了在二次规划中的较少约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,是一种适合于船舶辐射噪声DENOM分类识别的有效的支持向量机改进算法。
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关键词
船舶目标分类
支持向量机
齐次决策二阶损失函数
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Keywords
ship target classification
Support Vector Machine（SVM）
homogeneous decision-second order loss function
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分类号
O427.9
[理学—声学]
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