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基于SVM的异常数据挖掘在陆用导航系统中的应用
引用本文:尚克军,李邦清,刘峰,扈光锋,刘辉.基于SVM的异常数据挖掘在陆用导航系统中的应用[J].战术导弹控制技术,2008(2).
作者姓名:尚克军  李邦清  刘峰  扈光锋  刘辉
作者单位:北京自动化控制设备研究所;
摘    要:为提高陆用导航系统的环境适应性,可将卫星定位设备或惯导短时间内的导航信息作为基准信息实现在线实时标定。在标定过程中,采用基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的异常数据挖掘(outlier data mining)技术能在少量数据样本条件下,实现异常数据点挖掘。对车载试验的数据处理结果表明,该方法在标定时间较短,获得样本少的情况下,能有效地提高异常点的显著性,从而更便于剔除异常点,提高在线实时标定的精度。

关 键 词:陆用导航系统  在线实时标定  支持向量机  异常数据挖掘  

Application of outlier data mining based on SVM in land navigation system
SHANG Ke-jun LI Bang-qing LIU Feng HU Guang-feng LIU Hui.Application of outlier data mining based on SVM in land navigation system[J].Control Technology of Tactical Missile,2008(2).
Authors:SHANG Ke-jun LI Bang-qing LIU Feng HU Guang-feng LIU Hui
Affiliation:Beijing Institute of Automatic Control Equipment;Beijing 100074;China
Abstract:In order to enhance the circumstance adaptability of land navigation system,satellite naviga- tion information or short-term inertial navigation information could be used as benchmark to realize online real-time calibration.In the course of calibration,outlier mining technique based on Support Vector Ma- chine can realize outlier data mining with a few data samples.Dealing with the traveling data showed that it' s easier to discern outlier to enhance the accuracy of the online real-time calibration with thi...
Keywords:land navigation system  online real-time calibration  Support Vector Machine  outlier data mining  
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