模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (3): 494-498    DOI:
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支持向量机弹道识别方法的精度分析*
陶卿1,2,那健1,冯勇1,3,刘欣1
1.解放军炮兵学院 合肥 230031
2.中国科学院自动化研究所 复杂系统与智能科学重点实验室 北京 100080
3.中国科学院合肥智能机械研究所 机器人传感器实验室 合肥 230031
Accuracy Analysis of SVM Based Ballistic Recognition Approach
TAO Qing1,2, NA Jian1, FENG Yong1, LIU Xin1
1.New Star Research Institute of Applied Technology, Hefei 230031
2.The Key Laboratory of Complex System and Intelligence Science, Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080
3.Robot Sensor Laboratory, Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031

全文: PDF (346 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 从仿真实验角度对支持向量机弹道识别方法的精度作进一步的分析和讨论.首先分析导致样本错分的原因,随后分别详细讨论样本数目、采样间隔和雷达噪声对识别精度的影响,得到一些重要且有意义的结论.
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作者相关文章
陶卿
那健
冯勇
刘欣
关键词 弹道外推弹道识别机器学习支持向量机(SVM)精度    
Abstract:The ballistic recognition accuracy is further discussed and analyzed in terms of simulation experiments. Firstly, the reason for causing the misclassified samples is analyzed. Then, the influences of the number of training samples, the interval of sampling and the noise of radar on the recognition accuracy are respectively discussed in detail. Finally, several significant and interesting results are achieved.
Key wordsBallistic Extrapolation    Ballistic Recognition    Machine Learning    Support Vector Machine (SVM)    Accuracy   
收稿日期: 2008-06-25     
ZTFLH: TJ012  
基金资助:*国家973计划项目(No.2004CB318103)、国家自然科学基金重点项目(No.60835002)资助
作者简介: 陶卿,男,1965年生,教授,博士生导师,主要研究方向为机器学习、模式识别与应用数学.E-mail: qing.tao@ia.ac.cn, taoqing@gmail.com.那健,男,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、模式识别.冯勇,男,1975年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别与智能系统.刘欣,女,1964年生,副教授,主要研究方向为应用物理.
引用本文:   
陶卿,那健,冯勇,刘欣. 支持向量机弹道识别方法的精度分析*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(3): 494-498. TAO Qing, NA Jian, FENG Yong, LIU Xin. Accuracy Analysis of SVM Based Ballistic Recognition Approach. , 2009, 22(3): 494-498.
链接本文:  
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