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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
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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
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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
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
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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
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