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采用一种改进的支持向量机回归算法对船价指数进行预测,并与常规的回归建模方法进行比较。同时应用实例进行论证,估算结果证明了该算法在船价指数预测中的有效性和实用性。 相似文献
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舰船在海上航行时,受到海浪等干扰力的作用难免会偏离既定航线,严重时甚至发生搁浅等事故,航向的广义预测与控制决定了舰船的航行效率和安全性,是船舶工业领域研究的重点。支持向量机技术是一种新型的智能学习算法,该算法在非线性系统求解、小样本、高维度系统求解领域有重要应用。本文以舰船航向预测与控制为研究对象,系统介绍了支持向量机算法,并基于支持向量机技术对船舶航向进行预测与控制。本研究对于提高舰船航向预测与控制有重要意义。 相似文献
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为促进海洋资源开发,提高海洋开发能力,本文对水下目标分类识别方法进行研究。首先,对水下目标分类方法进行概述,介绍较为常用的方法。然后,提出K-means与SVM结合的水下目标分类方法。该方法利用S变换进行图像预处理,提取不同分辨率下的不同特征作为分类的特征向量,通过K-means与SVM结合的分类识别方法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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在水声对抗中,为了有效对抗假目标和准确判别目标尺度,提出了一种具有较高时-频联合分辨力和抗混响能力的LFM-Costas编码信号形式。并在浅海混响信道模型和目标多亮点模型基础上研究了LFM-Costas编码信号的目标尺度判别性能。通过仿真和海上试验,表明LFM-Costas编码信号在混响背景下能准确判别目标尺度,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。 相似文献
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对抗静止的声诱饵干扰器材的方法有数种,本文主要研究的是一种基于鱼雷和目标运动轨迹的动目标识别方法。文章中首先论述了基于小波神经网络的目标、鱼雷运动轨迹的平滑处理方法,并给出了利用小波神经网络平滑方法对实航轨迹的平滑结果,通过平滑后可清晰地给出目标的航行轨迹,处理结果显示该方法可以保证准确的识别运动目标。 相似文献
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对于水下作战,目标识别十分困难,因此必须走多传感器融合、多技术融合的道路,应分析研究不同的方法优缺点,取长补短,综合处理。本文比较了不确定性推理技术中主观Bayes方法与证据理论的特点,分别给出了基于2种技术的目标融合识别思想。提出了基于Bayes统计理论的身份识别和基于D-S理论融合身份识别的框架。研究了基于模糊神经网络的多传感器信息融合技术,提出了模糊神经网络信息融合紧密结合与松散结合的2种处理框架,并结合应用讨论了其特点。 相似文献