基于SVM的雷达目标一维距离像识别

基于支持向量机的雷达目标一维距离像识别研究。一维距离像揭示了目标径向结构的分布特性。支持向量机基于经验风险最小化原理,适用于小样本学习问题。通过对三种目标分类进行仿真实验,结果表明：该分类方法具有较高的识别性能。     

支持向量机改进算法在船舶桨叶数分类中的应用

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用支持向量机改进算法,实现了对船舶螺旋桨桨叶数的分类识别应用研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和求解最优分类面时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏特性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数2方面进行改进,构造齐次决策二阶损失函数径向基支持向量机改进算法,进行理论分析、数据仿真实验,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶螺旋桨桨叶数的分类识别实验。结果表明,该改进算法实现了支持向量机在二次规划中的最小约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,适用于利用船舶目标辐射噪声DENOM进行船舶螺旋桨桨叶数分类应用。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

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。     

一种基于乘性规则和支持向量域的水中目标识别分类器探讨

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.     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

基于不变矩和支持向量机理论的舰船目标识别

本文利用小波不变矩和支持向量机理论进行舰船目标识别。在识别过程中,首先获取图像,同时将得到的图像转换到极坐标内;然后利用小波矩进行特征提取,在此过程中选择合适的核函数;最后利用支持向量机进行分类。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率。     

基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割

支持向量机方法被看作是对传统学习分累方法的一个好的替代,特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能。针对一对一支持向量机方法进行了改进,并采用其对多目标图像进行了分割研究。实验结果表明,支持向量机方法是一种很有前景的图像分割技术。     

线性预测编码和支持向量机在目标识别中的应用

针对利用船舶辐射噪声进行水下目标识别的问题进行研究,提出一种基于线性预测编码(LPC)倒谱系数和支持向量机(SVM)的船舶目标识别方法。该方法通过对捕获到船舶辐射噪声进行LPC倒谱分析,实现各信号分量及信道的分离,以提取其LPC倒谱参数。再采用支持向量机技术处理多类水下目标的非线性、小样本的识别分类。最后,利用仿真得到的几种水下目标辐射噪声进行本文算法试验,证明本文算法是有效的,并取得较高的识别准确率。     

基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别

分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题。鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征，以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力，提出了一种新的识别方法，首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解，得到目标的线谱和调制谱特征，然后使用支持向量机构造分类器，进行目标识别。实验表明，这种方法是可行的，且有较好的识别精度和较强的泛化性能。     

基于辐射噪声能量分布的舰船目标分类算法

有效的特征提取技术是水中目标识别的基础.为提高基于舰船辐射噪声的水中目标识别准确率,选用小波变换完成信号预处理和滤波,并在信号变换后的多尺度子空间上提取信号特征参数,归一化处理后构建分类特征向量,最后用支持向量机算法进行训练和测试.仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析方法和支持向量机算法对舰船辐射噪声信号进行分类识别,特征提取算法有效,分类速度较快.