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为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。 相似文献
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目标识别是水中设备智能化的关键技术之一.通过阐述支持向量域描述(SVDD)以及乘性规则(GA)的原理,提出基于乘性规则和支持向量域结合的方法对水中目标进行分类识别,对比SVM算法需要支持向量数多,运算速度慢的缺点,该方法能有效提高优化识别速度. 相似文献
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船舶操纵一直是船舶运动控制的研究重点,它与航行安全、能源节约和操作省力密切相关。模型是研究船舶运动控制的基础,本文鉴于船舶的动态具有大惯性、大时滞、非线性等特点,采用了基于结构风险最小化原则的神经网络———支持向量机对船舶进行建模,在建模中充分发挥支持向量机可以任意逼近非线性模型的良好特性,解决对船舶航向预测的问题。进而通过建立预测模型,并结合广义预测控制的算法达到航向保持的目的,且具有较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。为提高精度,提出了支持向量机非线性的组合预测模型。以青岛港历年集装箱吞吐量为例,与单一预测方法、线性组合预测进行对比,结果表明支持向量机非线性的组合预测方法比较精确。 相似文献
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文章研究了基于改进小波能熵和概率神经网络的水下目标识别方法。首先对水下目标辐射噪声信号进行小波变换多分辨率分解和重构,然后引入滑动时间窗,提取各分解子带在滑动时间窗内的改进小波能熵值作为目标识别的特征矢量,最后将特征矢量输入到概率神经网络中实现水下目标识别。对信号进行小波多分辨率分解可反映信号在不同频域上的特征,而引入滑动时间窗并在此基础上定义改进的小波能熵可反映信号的时域特征,因此改进小波能熵方法能同时反映信号的时频特征,更适合于水下目标特征提取。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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鉴于支持向量机的优秀特性,将其应用在金属磁记忆检测中,构造基于梯度值的裂纹标识量,实现对裂纹的定位和裂纹程度的标定,并通过有限元仿真,计算裂纹和裂纹程度及对应的漏磁信号,得到训练样本和测试样本,并训练支持向量机。仿真结果表明:应用支持向量机实现铁磁构件裂纹识别是可行的。 相似文献
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支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数武器装备可靠性增长费用预测模型,然后对我军某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了预测与分析。结果表明,与一般的回归分析相比,基于支持向量机的回归模型具有很好的预测精度。 相似文献