基于支持向量机和辐射噪声的舰船目标识别
李亚楠
耿伯英
杨武
1.海军工程大学电子工程学院,武汉,4300322.海军工程大学电子工程学院,武汉,4300323.海军工程大学电子工程学院,武汉,430032
摘要：分类器的构造和特征量的提取是目标识别的两个基本问题.鉴于舰船辐射噪声反映了同种舰船的特征,以及以支持向量机为核心的统计学习理论具有具有较好地解决小样本、非线性问题的能力,提出了一种新的识别方法,首先利用子波变换和多分辨分解算法对舰船目标的辐射噪声进行分解,得到目标的线谱和调制谱特征,然后使用支持向量机构造分类器,进行目标识别.实验表明,这种方法是可行的,且有较好的识别精度和较强的泛化性能.
关键词：目标识别支持向量机子波变换
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 58-60 )
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