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1.
基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于统计学习理论和遗传算法理论,提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验,证明了该算法的有效性和鲁棒性,它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高,样本采样困难,数目偏少的实际情况下的分类识别问题。  相似文献   
2.
提出了两种基于支持向量机集成和特征选择联合算法。联合算法的核心思想是在构建基础分类器的同时选择有效特征。通过对实测舰船数据和公共数据的识别实验,证明了两种算法都可以用于舰船目标识别。算法一更适用于冗余特征较多的情况。算法二在对舰船目标识别时,选择的特征数目降低为原来特征数目的30%,正确分类率比单个支持向量机高近10%。  相似文献   
3.
针对水下目标识别特征样本集高维小样本问题,提出了基于多核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法。该方法用多特征集典型相关分析算法对多域特征的整体相关程度进行定量分析,去除冗余和噪声特征,实现多域特征的融合,并利用多核稀疏保持投影算法,对提取的多域特征样本的稀疏重构性加以约束,增强了特征的判别能力。利用实测舰船辐射噪声数据验证基于核稀疏保持投影的多特征集典型相关分析的水下目标特征融合方法的有效性,与多特征集典型相关分析方法和核稀疏保持投影典型相关分析方法进行了对比,实验研究表明,提出的方法可以有效去除冗余和噪声特征,实现多域水下目标特征的融合,提高水下目标的识别正确率。  相似文献   
4.
提出一种新的用于风机故障诊断的免疫克隆特征选择算法.提取了生产线上实测风机噪声的时域波形结构特征、小波分析特征及听觉谱特征,进行特征选择和故障诊断仿真实验.实验结果表明:在特征选择后的特征数目比原特征数目减少61% 的情况下,支持向量机分类器的分类正确率下降很小,分类时间显著减少.实验结果证明了该算法的有效性和鲁棒性,且能有效地应用于风机故障诊断.  相似文献   
5.
针对用支持向量机集成提高水下目标识别正确率会使识别系统更加复杂的问题,提出了一种以自适应免疫算法(AIA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即AIA-SVME算法)进行分类器优化选择,对实测水下目标声信号进行分类识别.与分类器全部集成的识别实验对比证明,该算法在选择9%的分类器后仍可以达到分类器全部集成的识别效果,不仅保证了识别精度,还使得识别系统大幅度精简,节省在线识别的时间.该研究对于水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要理论价值和实际意义.  相似文献   
6.
基于支持向量机集成的水下目标自动识别系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨宏晖  孙进才 《测控技术》2006,25(12):14-16
针对水下目标信号复杂、样本获取难度大、样本数目偏少的问题,提出了多类支持向量机集成算法,并且以此算法为核心构建了水下目标自动识别系统.通过对4类实测水下目标的识别实验,证明了所提出的水下目标自动识别系统可以用于水下目标识别,并且具有很好的推广能力.  相似文献   
7.
提出了自适应增强支持向量机集成算法,并结合风机噪声信号的人耳听觉谱特征,对风机故障进行分类识别.现场实测数据的识别实验证明,该算法可正确识别99%的正常机器,并且对故障类型诊断的正确识别率比单个支持向量机分类器高1.88%~2.50%.  相似文献   
8.
陈含露  杨宏晖  申昇 《声学技术》2016,35(3):204-207
针对水声目标数据的特征冗余问题,提出一种新的近邻无监督特征选择算法。首先利用顺序向后特征搜索算法生成原始特征集的子集,然后利用基于代表近邻选取方法的特征评价机制评价特征子集的优越性。使用实测水声目标数据集和声呐数据集进行特征选择和分类实验,在保持支持向量机平均分类正确率几乎不变的情况下,特征数目分别降低了90%和75%。结果表明,该算法选择出的特征子集,在去除冗余特征后有效地提高了后续学习算法的效率。  相似文献   
9.
基于相位匹配原理的波达方向遗传搜索算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种将信号相位匹配原理和遗传算法相结合的信号波达方向估计方法.根据信号相位匹配原理的最小二乘解所确定的期望信号能量函数,设计了遗传算法的适应度函数.分析了不同信噪比下阵元数和FFT序列长度对波达方向估计精度的影响,给出了不同信噪比时波达方向估计的Monte-Carlo实验结果.计算机仿真表明,该方法不但可在360°范围内快速搜索波达方向,而且还能同时对信号频率进行参数估计.只估计波达方向时,在信噪比为0dB、8阵元、1024点FFT和种群规模为20的情况下,20代遗传进化就可搜索到精度较高的波达方向;同时进行方向和参数估计也取得较好的效果,证明了该方法的有效性.  相似文献   
10.
基于声信号人耳听觉谱特征的风机故障诊断   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出了风机噪声信号的人耳听觉谱特征提取方法,利用人耳听觉谱特征模拟人耳听觉系统的特性,采用支持向量机分类器进行风机故障的分类识别;设计了基于听觉原理和支持向量机分类器的风机故障诊断系统,并应用于风机故障诊断.文中所用实验数据是在工厂现场采集获得,对现场实测数据的识别实验证明,人耳听觉谱特征可有效用于风机故障诊断,可正确识别99.18%的正常机器,故障类型诊断的正确识别率在91%以上.  相似文献   
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