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嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究
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作者 苗润龙 李金龙 +1 位作者 纠海峰 庞硕 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期19-24,共6页
针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交... 针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证. 展开更多
关键词 视觉定位 嗅觉搜索机器人 支持向量机 k重交叉验证 图像处理 目标识别
基于密母算法的雷达一维距离像C-SVM识别方法 预览 被引量:1
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作者 杨红梅 李玉江 《海军工程大学学报》 北大核心 2018年第2期24-28,共5页
为提高反舰导弹的目标识别能力,采用高分辨率雷达一维距离像为识别特征向量,利用改进的密母算法优化的C-SVM模型,研究了反舰导弹对真假目标的分类识别方法并进行了实验,实验结果表明:经过参数优化设置后的C-SVM大幅提升了反舰导弹末制... 为提高反舰导弹的目标识别能力,采用高分辨率雷达一维距离像为识别特征向量,利用改进的密母算法优化的C-SVM模型,研究了反舰导弹对真假目标的分类识别方法并进行了实验,实验结果表明:经过参数优化设置后的C-SVM大幅提升了反舰导弹末制导雷达对目标类型的识别正确率,搜索时间虽有所增加,仍然远小于GS。 展开更多
关键词 支持向量机 密母算法 高分辨率一维距离像 目标识别
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基于差分最小二乘支持向量机的目标识别 预览
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作者 宋晓茹 曾杰 +1 位作者 高嵩 陈超波 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第16期68-73,共6页
目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不... 目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。 展开更多
关键词 差分进化算法 最小二乘支持向量机 目标识别 参数优化
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基于二叉树直觉模糊SVM的弹道目标HRRP识别 预览
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作者 翟夕阳 王晓丹 +1 位作者 李睿 贾琪 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第10期64-68,共5页
弹道目标识别是一个多目标识别过程,二叉树支持向量机(BTSVM)是一种针对多类分类有效的分类器。BTSVM结构简单,训练快,但容易出现误差积累。为提高目标识别率,引入并改进了直觉模糊支持向量机,设计了一种基于自适应隶属度函数和直觉... 弹道目标识别是一个多目标识别过程,二叉树支持向量机(BTSVM)是一种针对多类分类有效的分类器。BTSVM结构简单,训练快,但容易出现误差积累。为提高目标识别率,引入并改进了直觉模糊支持向量机,设计了一种基于自适应隶属度函数和直觉指数的多类直觉模糊SVM分类器。对训练集进行直觉模糊化处理得到直觉模糊数据集,用于训练分类器得到二叉树直觉模糊SVM分类器。将此分类器应用于弹道目标HRRP识别,提高了识别的正确率和识别效率,仿真结果表明了此分类器的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 直觉模糊集 弹道目标识别 高分辨一维距离像
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结合ReliefF、GA和SVM的面向对象建筑物目标识别特征选择方法 预览 被引量:1
5
作者 薛章鹰 刘兴权 《测绘工程》 CSCD 2017年第2期52-56,61
提出结合ReliefF算法、遗传算法(Genetic algorithm,GA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的高分辨率遥感影像建筑物目标识别特征选择算法。首先使用ReliefF算法进行初步的特征筛选,然后将SVM参数和特征子集编码到GA染色体中,以... 提出结合ReliefF算法、遗传算法(Genetic algorithm,GA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的高分辨率遥感影像建筑物目标识别特征选择算法。首先使用ReliefF算法进行初步的特征筛选,然后将SVM参数和特征子集编码到GA染色体中,以SVM识别精度构建适应度函数,同时优化特征子集和SVM参数。实验结果表明,将文中算法应用于建筑物目标识别,能以较小的特征子集和较短的优化时间达到较高的识别精度。 展开更多
关键词 RELIEFF 遗传算法 支持向量机 特征选择
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基于支持向量机的窄带雷达弹道导弹目标识别技术 预览 被引量:4
6
作者 魏文博 蔡红军 《电子科技》 2016年第6期75-78,共4页
窄带雷达由于受到带宽限制,无法获取到目标高分辨精细识别信息,仅能通过目标轨道运动特征和窄带RCS特征对目标属性进行初步分类识别,文中基于支持向量机分类算法,从窄带雷达回波数据中提取弹头群和弹体群目标的特征,实现了弹道导弹群目... 窄带雷达由于受到带宽限制,无法获取到目标高分辨精细识别信息,仅能通过目标轨道运动特征和窄带RCS特征对目标属性进行初步分类识别,文中基于支持向量机分类算法,从窄带雷达回波数据中提取弹头群和弹体群目标的特征,实现了弹道导弹群目标初步分类识别。在对弹头群和弹体群分类识别的基础上,窄带雷达可集中更多的时间和能量资源重点对弹头群类目标进行跟踪,并为后续宽带目标识别雷达提供重点目标位置信息。 展开更多
关键词 支持向量机 窄带 目标识别 雷达 弹道导弹
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小波包分形与支持向量机在水声目标识别中的应用研究 预览 被引量:4
7
作者 李海涛 程玉胜 +1 位作者 戴卫国 李智忠 《声学技术》 CSCD 北大核心 2015年第3期219-222,共4页
水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利... 水声目标分类识别是公认的水声信号处理难题,船舶辐射噪声是一种非线性非平稳信号,具有一定的混沌特性,更好地认识船舶辐射噪声的非线性性质,有助于更好地寻找有效的水声目标检测及识别算法。为了解决水声目标的分类识别问题,提出了利用小波包分形和支持向量机组合进行水声目标识别。利用小波包分解得到目标辐射噪声不同频带内信号分形维数作为特征矢量,并输入到支持向量机实现目标分类,实验结果表明,小波包分形和支持向量机的结合有比较好的分类识别效果,有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 目标辐射噪声 小波包分形 支持向量机 水声目标识别
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基于特征值的激光成像雷达目标识别算法 预览 被引量:3
8
作者 李春苗 高剑波 +4 位作者 杨镇源 周昕 张华 冷杰 宋昭 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期335-338,共4页
提出了一种基于特征值的激光成像雷达目标识别算法。首先从激光成像雷达中获取目标场景的距离像,将场景中各个目标分离,分别提取各个目标距离像的特征值,然后用网格搜索算法对支持向量机参数进行优化,最后应用支持向量机对分离出来的三... 提出了一种基于特征值的激光成像雷达目标识别算法。首先从激光成像雷达中获取目标场景的距离像,将场景中各个目标分离,分别提取各个目标距离像的特征值,然后用网格搜索算法对支持向量机参数进行优化,最后应用支持向量机对分离出来的三种目标进行分类识别。仿真实验表明:该方法简单易于实现,识别效果较好。 展开更多
关键词 特征值 支持向量机 激光雷达 目标识别
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基于支持向量机的尿液细胞图像识别分类研究 预览 被引量:1
9
作者 秦颖博 孙杰 陈平 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第6期2185-2189,共5页
为提高尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了在RGB和HIS两种不同色彩坐标系统下使用支持向量机对尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了使用色彩特征参数与空间特征参数进行综合识别分类尿液细胞的效果,提出使用网格搜索交叉... 为提高尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了在RGB和HIS两种不同色彩坐标系统下使用支持向量机对尿液细胞进行识别分类的效果,分析和比较了使用色彩特征参数与空间特征参数进行综合识别分类尿液细胞的效果,提出使用网格搜索交叉验证法对支持向量机的参数进行优化。实验结果表明,提出的HSI颜色参数、空间参数、网格搜索交叉验证优化选择参数相结合的方法在尿液细胞识别分类中效果良好。 展开更多
关键词 支持向量机 图像处理 机器学习 人工智能 目标识别
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两向2DLDA与SVM相结合的SAR图像识别 预览 被引量:3
10
作者 杨佐龙 王德功 +1 位作者 胡朝军 王新超 《长春理工大学学报:自然科学版》 2013年第3期144-147,共4页
针对线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其实质是按行压缩图像矩阵进行特征提取,只消除了图像列... 针对线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其实质是按行压缩图像矩阵进行特征提取,只消除了图像列的相关性,所提取的特征维数依然过大。为解决以上问题,本文采用两向2DLDA的方法,在行和列方向同时压缩图像矩阵进行特征提取。并结合支持向量机(SVM)进行分类识别,用MSTAR计划发布的实测合成孔径雷达(SAR)图像数据进行实验。结果表明,该方法在减少计算量的同时能达到较高的识别率。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 两向二维线性判决分析 支持向量机 目标识别
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一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法 预览 被引量:3
11
作者 李勇 王德功 +1 位作者 常硕 关春健 《现代防御技术》 北大核心 2013年第4期126-130,共5页
提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集... 提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法。该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类。采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 二维离散小波变换 核主成分分析 支持向量机 自动目标识别
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在雷达HRRP识别中多特征融合多类分类器设计 预览 被引量:9
12
作者 李志鹏 马田香 +3 位作者 杜兰 徐丹蕾 刘宏伟 张子敬 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期111-117,共7页
在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展... 在传统线性关联向量机的基础上,设计了一种多特征融合的多类分类器.该分类器基于多类Probit回归模型将传统的两类线性关联向量机推广为多类关联向量机,利用线性关联向量机的特征选择功能,对融合的高维特征向量进行降维和合理的幂次扩展,使线性关联向量机具有构造非线性分类界面的能力,以保证对非线性多类分类问题稳健的融合识别性能.针对雷达高分辨距离像目标识别问题,提取3种平移不变特征,使用提出的多特征融合的多类分类器在基于实测数据的识别实验中得到了稳健的融合识别结果. 展开更多
关键词 关联向量机 多类分类器 特征融合 特征选择 高分辨距离像 雷达目标识别
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基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别 预览 被引量:4
13
作者 刘健 刘忠 熊鹰 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 2012年第2期 361-365,共5页
为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取... 为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别. 展开更多
关键词 小波包能量谱 特征提取 支持向量机 目标识别
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基于动态SVM的HRRP目标识别算法研究 预览
14
作者 李辉 张新 潘恺 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2011年第12期 43-46,50,共5页
从目标识别实际问题出发,研究了将动态支持向量机应用于高分辨距离像目标识别算法。根据目标特征与待识别目标之间的距离定义惩罚函数,给每一训练样本赋一惩罚参数,体现出不同样本对待识别目标的不同贡献,并根据惩罚参数大小重新构... 从目标识别实际问题出发,研究了将动态支持向量机应用于高分辨距离像目标识别算法。根据目标特征与待识别目标之间的距离定义惩罚函数,给每一训练样本赋一惩罚参数,体现出不同样本对待识别目标的不同贡献,并根据惩罚参数大小重新构建训练样本集。由于以某一个具体目标的识别为核心,不寻求全局性的分类面,因此具有较好的针对性和动态性。 展开更多
关键词 动态SVM 高分辨距离像 惩罚函数 目标识别
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基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法 预览 被引量:4
15
作者 刘健 刘忠 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第9期 88-92,共5页
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空... 水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。 展开更多
关键词 小波变换 特征提取 支持向量机 目标识别
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基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别 预览 被引量:1
16
作者 王永成 王宏飞 姜长生 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第9期 133-135,共3页
为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法。该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量... 为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法。该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点。根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建立了成对分类目标识别模型。通过仿真试验证明,该方法具有较高的识别率,在空袭目标识别中体现极强的优势。 展开更多
关键词 粗糙集 支持向量机 目标识别
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支持向量机的全局局部特征融合目标识别 预览 被引量:4
17
作者 易晓柯 《雷达科学与技术》 2011年第2期 180-182,187,共4页
提出一种基于支持向量机的全局局部特征融合目标识别方法,并将其运用到雷达一维距离像目标识别。该方法采用非线性辨别方法与局部保留映射方法分别提取样本的非线性全局特征与局部特征,并进行特征融合,以便提取更全面的样本特征,得到更... 提出一种基于支持向量机的全局局部特征融合目标识别方法,并将其运用到雷达一维距离像目标识别。该方法采用非线性辨别方法与局部保留映射方法分别提取样本的非线性全局特征与局部特征,并进行特征融合,以便提取更全面的样本特征,得到更加准确的识别结果,随后采用支持向量机进行分类识别,利用其对于非线性小样本问题的强大处理能力,进一步改善识别结果。对三种飞机目标的实测雷达一维距离像进行了仿真实验,结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 特征融合 全局特征 局部特征 支持向量机 目标识别
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一种KCCA融合局部特征和全局特征的目标识别算法 预览
18
作者 赵炯 樊养余 《测控技术》 CSCD 北大核心 2010年第11期 37-40,共4页
提出一种新的KCCA特征融合算法。首先分别提取目标图像的局部特征SIFT和全局Pseudo-Zernike矩特征,并利用K-means算法对局部特征进行预处理;然后利用KCCA将两种特征提取相关特征进行融合,最后将融合特征送入SVM分类器。对遥感飞机图像... 提出一种新的KCCA特征融合算法。首先分别提取目标图像的局部特征SIFT和全局Pseudo-Zernike矩特征,并利用K-means算法对局部特征进行预处理;然后利用KCCA将两种特征提取相关特征进行融合,最后将融合特征送入SVM分类器。对遥感飞机图像库做了分类识别的仿真实验。相比于单一特征和CCA特征融合的识别策略,KCCA识别率得到明显提高,理论分析和实验结果证实了该算法具有良好的准确性与可靠性,能够有效提高图像分类识别系统的准确度。 展开更多
关键词 特征融合 核典型相关分析 支持向量机 目标识别
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基于RS的SVM算法在空袭目标识别中的应用 预览
19
作者 刘晖 王晓丹 《微计算机信息》 2010年第4期36-37,35共3页
在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我目标进行识别,至关重要。本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于RS的SVM增量学习模型,提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法,改进了SVM增量学习算法。试验结果表明,算... 在现代防空作战中,如何快速准确的对敌我目标进行识别,至关重要。本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于RS的SVM增量学习模型,提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法,改进了SVM增量学习算法。试验结果表明,算法正确有效,模型符合现代防空作战中对目标识别的要求,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 粗糙集 支持向量机 目标识别
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一种基于支持向量机的无源雷达目标识别方法 预览 被引量:2
20
作者 曾卫民 李桂祥 赵伏贤 《现代防御技术》 北大核心 2010年第1期89-93,108共6页
针对传统的无源雷达目标识别系统存在的不足,提出了一种新的基于模式识别的目标识别方法。在提取雷达辐射源信号熵特征的基础上,设计支持向量机(SVM)分类器完成目标的分类识别。理论分析和实验结果表明,提出的方法在较大信噪比范... 针对传统的无源雷达目标识别系统存在的不足,提出了一种新的基于模式识别的目标识别方法。在提取雷达辐射源信号熵特征的基础上,设计支持向量机(SVM)分类器完成目标的分类识别。理论分析和实验结果表明,提出的方法在较大信噪比范围内均能获得比较满意的识别率及识别效率,优于传统的基于常规特征参数的识别方法。 展开更多
关键词 无源雷达 熵特征 支持向量机 目标识别
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