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基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法北大核心CSTPCD
作者：冯祥元洪波
发表期刊：电讯技术 2012年6期
关键词：QAM调制信号自动识别调制分类高阶循环累积量循环平稳性支持矢量机
摘要：利用观测样本的高阶循环累积量特征,提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法,实现了对QAM调制信号的自动识别.该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度,对时延和相位旋转具有稳健性,并可在干扰环境下实现对感兴趣信号调制类型的识别.理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性.
车牌识别系统中智能算法应用研究
作者：汤志勇杨晨晖王炳波
发表期刊：交通与计算机 2005年2期
关键词：主动轮廓模型车牌识别支持矢量机字符分类
摘要：文章介绍了利用车牌的纹理特征和区域形状特征检测车牌区域情况.为提高区域检测的正确性,利用新的改进的主动轮廓模型,利用先验知识确定精确的车牌边界.在精确的车牌区域中切割出车牌中的单个字符,最后利用支持矢量机对字符进行分类识别.
SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：韩家新何华灿
发表期刊：计算机应用研究 2004年1期
关键词：支持矢量机二叉决策树多值分类器文本分类
摘要：基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合.在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,提出了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多值分类器(SVMDT),并将其应用于文本分类,实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能.
基于增量学习SVM的人脸识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：吕俊亚韩忠军
发表期刊：计算机工程与科学 2010年6期
关键词：增量学习支持矢量机人脸识别
摘要：为了提高人脸识别率,本文提出了一种增量学习支持矢量机(SVM)人脸识别方法,有效地对SVM的参数进行更新.提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征,在无需额外存储训练数据的前提下,采用增量学习SVM的方式实现参数的更新;并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离.详细的实验以及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能.
固定翼飞机和直升机的分类方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：马建华刘宏伟保铮
发表期刊：现代雷达 2004年12期
关键词：低分辨率雷达直升机固定翼飞机时域方差特征频域熵特征支持矢量机
摘要：雷达自动目标识别是当前雷达信号处理领域的研究重点,而目标识别的第一步往往是将目标进行分类,然后再进行进一步的识别.文中研究了基于低分辨率雷达的固定翼飞机和直升机的分类问题.在分析两类飞机时域﹑频域特性的基础上给出了两种特征提取方法,利用支持矢量机进行了识别实验,结果表明所提出的方法是可行的.
基于二层SVM多分类器的桩基缺陷诊断北大核心CSCDCSTPCD
作者：康维新彭喜元
发表期刊：电子学报 2008年z1期
关键词：桩基支持矢量机多分类缺陷诊断神经网络
摘要：为了研究桩基缺陷的快速和准确的分类方法,依据支持向量机(SVM)理论,采用多层分类的方法,改进了一对一SVM多分类器结构,构建了二层一对一SVM多分类器模型,提出了二层多分类计算方法.与BP神经网络相比,二层SVM分类器的学习训练快捷,分类处理的实时性能好,对小样本测试环境的适应能力强,并且具有较好的分类准确率.该方法适合于分析训练样本数量少、分类精度要求高和分类输入输出变量较多的桩基缺陷诊断等多分类问题,对桩基多处缺陷识别的研究也具有重要支持.
一种基于SVM的多目标模糊识别方法
作者：郭雷肖怀铁付强
发表期刊：雷达科学与技术 2004年3期
关键词：支持矢量机多目标识别特征空间模糊隶属度函数
摘要：支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象,提出了一种基于支持矢量机特征空间的模糊隶属度函数.多目标识别的仿真结果表明,采用这种模糊隶属度函数,能够减少目标的错分和拒分数量,提高识别率.
利用尺度不变量特征的ISAR二维像自动识别技术北大核心CSCDCSTPCD
作者：崔艳鹏胡建伟杨绍全朱燕
发表期刊：西安电子科技大学学报（自然科学版） 2009年4期
关键词：逆合成孔径雷达图像尺度不变特征变换顺序尺度支持矢量机自动目标识别
摘要：在平移、旋转、投影和遮挡等条件下,逆合成孔径雷达对日标成像不理想,会导致逆合成孔径雷达二维像目标识别困难.针对这个问题,提出了一种新的逆合成孔径雷达二维像特征提取方法,可以在不同的目标姿态获得有效的识别结果.利用尺度不变量变换,提取逆合成孔径雷达二维像的尺度信息.井按照从大到小的顺序重新排列,称为顺序尺度.将顺序尺度截取相同长度作为不变量特征,利用基于支持矢量机的识别算法选择RBF核函数,对逆合成孔径雷达二维像进行目标识别.仿真结果表…查看全部>>
非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：郭雷肖怀铁付强
发表期刊：红外与毫米波学报 2009年2期
关键词：目标识别非均衡数据支持矢量机模型优化选择
摘要：提出了非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法.首先从理论上分析了SVM模型多参数选择的内涵和必要性,针对非均衡数据的分类识别,基于F测度提出了能全面反映识别性能的多参数优化选择准则.在多参数选择过程中,利用遗传算法进行模型多参数并行优化选择.提出的方法能够寻找模型多参数的全局最优解,避免陷入梯度法常出现的局部最优解情况,同时能够克服传统方法中根据经验选择SVM单参数模型时计算量太大的不足.采用国际通用的标准数据集和雷达目标H…查看全部>>
基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识
作者：夏玉果顾明亮
发表期刊：计算机与数字工程 2012年5期
关键词：方言辨识支持矢量机高斯混合模型
摘要：该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类.实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性.

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