本文選題：支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：直覺模糊集　出處：《火力與指揮控制》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：彈道目標(biāo)識(shí)別是一個(gè)多目標(biāo)識(shí)別過程,二叉樹支持向量機(jī)(BTSVM)是一種針對(duì)多類分類有效的分類器。BTSVM結(jié)構(gòu)簡單,訓(xùn)練快,但容易出現(xiàn)誤差積累。為提高目標(biāo)識(shí)別率,引入并改進(jìn)了直覺模糊支持向量機(jī),設(shè)計(jì)了一種基于自適應(yīng)隸屬度函數(shù)和直覺指數(shù)的多類直覺模糊SVM分類器。對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行直覺模糊化處理得到直覺模糊數(shù)據(jù)集,用于訓(xùn)練分類器得到二叉樹直覺模糊SVM分類器。將此分類器應(yīng)用于彈道目標(biāo)HRRP識(shí)別,提高了識(shí)別的正確率和識(shí)別效率,仿真結(jié)果表明了此分類器的有效性。
[Abstract]:Trajectory target recognition is a multi-target recognition process. Binary tree support vector machine (BTSVM) is an effective classifier for multi-class classification. BTSVM has the advantages of simple structure, fast training, but easy to accumulate errors. This paper introduces and improves intuitionistic fuzzy support vector machine, designs a multi-class intuitionistic fuzzy SVM classifier based on adaptive membership function and intuitionistic index. This classifier is used to train the binary tree intuitionistic fuzzy SVM classifier, and this classifier is applied to the HRRP recognition of ballistic targets, which improves the recognition accuracy and efficiency. The simulation results show the effectiveness of the classifier.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60975026,61273275)
【分類號(hào)】：TN957.52;TP18

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本文編號(hào)：1647265