基于模糊支持向量机的毫米波辐射计目标识别

发布时间：2018-03-09 19:33

  本文选题：模糊支持向量机　切入点：隶属度精度　出处：《微波学报》2017年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对孤立点和噪声对支持向量机(SVM)的分类精度以及泛化能力造成的影响,本文引入模糊支持向量机(FSVM)并提出一种优化方法提高样本隶属度精度从而提高模糊支持向量机的分类正确率。本文将模糊支持向量机应用于毫米波辐射计目标识别,利用模糊支持向量机对毫米波辐射计探测到的不同样本数据进行处理分类,实验结果表明该模糊支持向量机可以降低孤立点及噪声对目标识别的分类影响,和支持向量机及传统模糊支持向量机相比在相同干扰程度下识别分类正确率更高。
[Abstract]:Aiming at the influence of outliers and noises on the classification accuracy and generalization ability of support vector machine (SVM), In this paper, fuzzy support vector machine (FSVM) is introduced and an optimization method is proposed to improve the accuracy of sample membership and improve the classification accuracy of fuzzy support vector machine. In this paper, fuzzy support vector machine is applied to target recognition of millimeter wave radiometer. The fuzzy support vector machine is used to classify the different sample data detected by millimeter wave radiometer. The experimental results show that the fuzzy support vector machine can reduce the influence of outlier and noise on target recognition. Compared with support vector machine and traditional fuzzy support vector machine, the classification accuracy is higher in the same degree of interference.
【作者单位】： 南京理工大学电光学院探测与控制工程系;淮海工业集团有限公司;
【分类号】：TN015

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本文编号：1589950