| 基于支持向量机集成的水下目标自动识别系统 |
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| 引用本文： | 杨宏晖,孙进才. 基于支持向量机集成的水下目标自动识别系统[J]. 测控技术, 2006, 25(12): 14-16 |
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| 作者姓名： | 杨宏晖 孙进才 |
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| 作者单位： | 西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,航海学院,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 支持向量机集成 水下目标 自动目标识别 |
| 文章编号： | 1000-8829（2006）12-0014-03 |
| 收稿时间： | 2006-03-24 |
| 修稿时间： | 2006-03-24 |
Automatic Classification of Multi-Class Underwater Targets by SVM Ensembles |
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| YANG Hong-hui,SUN Jin-cai. Automatic Classification of Multi-Class Underwater Targets by SVM Ensembles[J]. Measurement & Control Technology, 2006, 25(12): 14-16 |
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| Authors: | YANG Hong-hui SUN Jin-cai |
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| Abstract: | A new ensemble-based approach is proposed for underwater target recognition that uses support vector machine ensembles(SVME).Four different classes of underwater target datasets are used in the experiment.The results show that the proposed SVME algorithm not only can improve the classification accuracy,but also generalize well. |
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| Keywords: | support vector machine ensembles underwater target automatic target recognition |
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