本文選題：KM-SVM算法 + 噪聲變化檢測　； 參考：《艦船科學(xué)技術(shù)》2016年22期

【摘要】：設(shè)計基于KM-SVM算法的艦船噪聲變化檢測的實現(xiàn)流程,并對其中所包含的3個步驟進(jìn)行詳細(xì)闡述:1)構(gòu)造變化類和無變化類的差異圖;2)利用K-均值聚類得到偽訓(xùn)練集和無標(biāo)簽集;3)利用半監(jiān)督支持向量機(SVM)進(jìn)行分類檢測。最后進(jìn)行實驗對比以此來說明算法的有效性。
[Abstract]:In this paper , we design the process of ship noise change detection based on KM - SVM algorithm , and elaborate the three steps included in it : 1 ) constructing the difference map of the change class and the non - change class ; 2 ) using the K - means clustering to get the pseudo - training set and the unsigned set ; 3 ) using the semi - supervised support vector machine ( SVM ) to carry out the classification detection . Finally , the experiment contrast is carried out to illustrate the effectiveness of the algorithm .
【作者單位】： 貴州職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：U674.70

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本文編號：2016715