| 基于蚁群算法和特征融合的空间目标分类 |
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| 引用本文： | 方建,曹占辉,李言俊.基于蚁群算法和特征融合的空间目标分类[J].电子技术应用,2009,35(2). |
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| 作者姓名： | 方建 曹占辉 李言俊 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072
2. 西北工业大学,航天学院,陕西,西安,710072;炮兵指挥学院,河北,廊坊,065000 |
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| 摘 要： | 针对支持向量机核参数和误差惩罚因子较难选择以及采用单一特征分类效果较差的问题,提出了一种基于蚁群算法与特征融合的空间目标分类算法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点,优化了特征。该方法分类正确率达90%左右,与采用单一特征分类的结果相比,效果较好。验证了方法的有效性。
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| 关 键 词： | 空间目标 支持向量机 蚁群算法 |
Space object classification based on SVM and ACO |
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| FANG Jian,CAO Zhan Hui,LI Yan Jun.Space object classification based on SVM and ACO[J].Application of Electronic Technique,2009,35(2). |
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| Authors: | FANG Jian CAO Zhan Hui LI Yan Jun |
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| Abstract: | The selection problem of kernel-parameter and error punish index is analyzed.An optimization method based on the ant colony algorithm is used to select the two parameters.It avoids repeating experiments to determine the two parameters.With the new designed SVM,the classification of space targets is effective. |
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| Keywords: | space object support vector machine(SVM) ant colony optimization(ACO) |
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