10.3969/j.issn.1002-0640.2008.01.009
支持向量机的战场直升机目标分类识别
对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.
支持向量机、目标识别、特征提取、分类器
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TP18;TN957(自动化基础理论)
国防科技重点实验室基金51454070204HK0320;西工大科技创新基金2003CR080001
2008-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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