本文選題：模糊支持向量機　切入點：隸屬度精度　出處：《微波學(xué)報》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對孤立點和噪聲對支持向量機(SVM)的分類精度以及泛化能力造成的影響,本文引入模糊支持向量機(FSVM)并提出一種優(yōu)化方法提高樣本隸屬度精度從而提高模糊支持向量機的分類正確率。本文將模糊支持向量機應(yīng)用于毫米波輻射計目標識別,利用模糊支持向量機對毫米波輻射計探測到的不同樣本數(shù)據(jù)進行處理分類,實驗結(jié)果表明該模糊支持向量機可以降低孤立點及噪聲對目標識別的分類影響,和支持向量機及傳統(tǒng)模糊支持向量機相比在相同干擾程度下識別分類正確率更高。
[Abstract]:Aiming at the influence of outliers and noises on the classification accuracy and generalization ability of support vector machine (SVM), In this paper, fuzzy support vector machine (FSVM) is introduced and an optimization method is proposed to improve the accuracy of sample membership and improve the classification accuracy of fuzzy support vector machine. In this paper, fuzzy support vector machine is applied to target recognition of millimeter wave radiometer. The fuzzy support vector machine is used to classify the different sample data detected by millimeter wave radiometer. The experimental results show that the fuzzy support vector machine can reduce the influence of outlier and noise on target recognition. Compared with support vector machine and traditional fuzzy support vector machine, the classification accuracy is higher in the same degree of interference.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電光學(xué)院探測與控制工程系;淮海工業(yè)集團有限公司;
【分類號】：TN015

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本文編號：1589950