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传统的支持向量机分类算法对训练样本数目敏感且不具备增量学习的能力,而空间目标识别的工程应用需要积累样本进行大样本的增量学习。根据样本在特征空间分布,提取几何意义上边缘的样本点,成功约减了应用于支持向量机学习的基于雷达散射截面统计特征的训练样本集。利用中心距离比和特征空间多维高斯分布特性,分别提取两类边界样本集和单类边缘样本集;再采用直推式实验设计方法再采样,根据样本潜在结构分布信息选择最能代表样本集结构分布的高价值样本。实验结果表明:样本初选算法能够在有效约减样本集规模的同时保持支持向量机训练分类的精度。 相似文献
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线圈型电磁发射器利用驱动线圈和弹丸线圈的磁通耦合机制加速弹丸向前运动,磁通耦合的大小决定了弹丸的受力及其加速过程。然而高速运动的弹丸会造成其前部磁力线压缩,在驱动线圈内部产生与驱动电流方向相反的感应电流,抑制了电源的正常放电,导致发射器系统电流波形呈下滑趋势。针对该问题,从理论上导出了运动磁体周围环形电场分布方程,分析了运动磁体各项参数对感生电场的影响;运用有限元分析方法模拟了永磁体弹丸运动过程并利用钕铁硼柱体做了验证实验;运用线圈型电磁发射器实验平台测得了环形感应电流;通过分析不同电源电压条件下发射器系统电流分布提出了零电流输出模式的方案。 相似文献
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