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为克服支持向量机和Dempster方法的不足,提出一种基于SVM多分类器的识别结果概率输出方法。以BPA函数的形式输出SVM多分类结果,对Dempster证据合成方法进行了改进:根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据;中突,对于证据数目在3条以上且存在冲突的证据组合,引用统计理论中马氏距离的计算公式计算各证据与其余证据组合之间的距离,导出各证据的重要性权系数,由此对证据的BPA函数进行转化,采用Dempster方法对转化后的BPA函数进行合成。然后,将SVM多分类器的BPA输出作为参与融合的各传感器对应的BPA函数,采用改进的证据合成方法进行合成,得到最后识别结果。结果表明,SVM识别方法能降低错误率,其输出形式包含更多信息量。 相似文献
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摘要:为解决数据链信号识别分类的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)决策树的数
据链识别分类方法。通过分析美军常用的数据链通信信号特征,采用小波变换法分析数据链的特征信息,得出小波
系数与信号能量分布的关系,根据SVM 算法原理,构建目标特征模型,对信号特征量进行识别分类,对SVM 分类
器的关键参数进行优化设计,并与BP 神经网络算法进行对比实验仿真。结果表明:SVM 决策树网络分类器在进行
收敛速度和准确率表现优异,能改善分类识别效能。 相似文献
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为提高毫米波雷达目标识别能力,提出一种基于Gabor原子变换和支持向量机(SVM)的雷达目标识别方法。该方法充分利用了Gabor原子变换在信号表示方面的有效性以及SVM在分类方面的优越性,首先将雷达回波信号进行Gabor原子变换,获得信号的特征量,然后利用SVM网络进行分类识别。实验结果表明:该方法可行且具有较高的识别率。 相似文献
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利用支持向量机( SVM)进行机械故障诊断时,分类效果与核函数紧密相关。但核函数的选取一直缺少明确的理论指导,而且由于学习过程中常采取近似计算,致使分类结果远非期望水平。本研究首先利用匀幅、互信息指标构造特征向量;而后基于自适应助推法得到一系列基本SVM;并基于多样性准则对这些基本SVM进行筛选,最后对满足条件的基本SVM加权得到集成SVM。将集成SVM应用到某型坦克柴油机的故障诊断中,性能评价及分类结果表明,集成SVM比单- SVM具有更好的分类性能,故障诊断准确率更高。 相似文献
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以支持向量机(SVM)作为分类器。研究了雷达目标高分辨距离像(HRRP)分类法,设计了相应的预处理算法,提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案。基于三种雷达目标的HRRP数据,比较了SVM分类法和匹配相关分类法性能。实验结果表明SVM算法在目标姿态的稳定性、对训练集大小的稳定性和抗噪能力方面都占有相当优势。 相似文献
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SVM handles classification problem only considering samples themselves and the classification effect depends on the characteristics of the training samples but not the current information of classified problem.From the phenomena of data crossing in systems,this paper improves the classification effect of SVM by adding the prior probability item reflecting the classified problem information into the decision function,which fuses the Bayesian criterion into SVM.The detailed deducing process and realizing steps of the algorithm are put forward.It is verified through two instances.The results showthat the new algorithm has better effect than the traditional SVM algorithm,and its robustness and sensitivity are all improved. 相似文献
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