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基于粗集的SVM算法在空袭目标识别中的应用
1
作者
马飞
沈小梅
+1 位作者
王晓丹
曹泽阳
《航空兵器》
2009年第4期20-23,共4页
在现代防空作战中,如何快速准确对敌我目标进行识别,至关重要。本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于粗糙集的SVM增量学习模型,提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法,改进了SVM增量学习算法。试验结果表明,算法...
在现代防空作战中,如何快速准确对敌我目标进行识别,至关重要。本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于粗糙集的SVM增量学习模型,提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法,改进了SVM增量学习算法。试验结果表明,算法正确有效,模型符合现代防空作战中对目标识别的要求。
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关键词
粗糙集
支持向量机
目标识别
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职称材料
题名
基于粗集的SVM算法在空袭目标识别中的应用
1
作者
马飞
沈小梅
王晓丹
曹泽阳
机构
空军工程大学导弹学院
河南省军区门诊部信息科
出处
《航空兵器》
2009年第4期20-23,共4页
基金
陕西省自然科学研究项目(2007F19)
文摘
在现代防空作战中,如何快速准确对敌我目标进行识别,至关重要。本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于粗糙集的SVM增量学习模型,提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法,改进了SVM增量学习算法。试验结果表明,算法正确有效,模型符合现代防空作战中对目标识别的要求。
关键词
粗糙集
支持向量机
目标识别
Keywords
rough sets
support vector machine
target identification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗集的SVM算法在空袭目标识别中的应用
马飞
沈小梅
王晓丹
曹泽阳
《航空兵器》
2009
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