基于二叉树直觉模糊SVM的弹道目标HRRP识别

发布时间：2018-03-22 05:25

  本文选题：支持向量机　切入点：直觉模糊集　出处：《火力与指挥控制》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：弹道目标识别是一个多目标识别过程,二叉树支持向量机(BTSVM)是一种针对多类分类有效的分类器。BTSVM结构简单,训练快,但容易出现误差积累。为提高目标识别率,引入并改进了直觉模糊支持向量机,设计了一种基于自适应隶属度函数和直觉指数的多类直觉模糊SVM分类器。对训练集进行直觉模糊化处理得到直觉模糊数据集,用于训练分类器得到二叉树直觉模糊SVM分类器。将此分类器应用于弹道目标HRRP识别,提高了识别的正确率和识别效率,仿真结果表明了此分类器的有效性。
[Abstract]:Trajectory target recognition is a multi-target recognition process. Binary tree support vector machine (BTSVM) is an effective classifier for multi-class classification. BTSVM has the advantages of simple structure, fast training, but easy to accumulate errors. This paper introduces and improves intuitionistic fuzzy support vector machine, designs a multi-class intuitionistic fuzzy SVM classifier based on adaptive membership function and intuitionistic index. This classifier is used to train the binary tree intuitionistic fuzzy SVM classifier, and this classifier is applied to the HRRP recognition of ballistic targets, which improves the recognition accuracy and efficiency. The simulation results show the effectiveness of the classifier.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60975026,61273275)
【分类号】：TN957.52;TP18

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本文编号：1647265