期刊文献+

一种提高SVM分类精度的调制信号识别方法 被引量:1

An Improved Modulation Identification Method Based on Support Vector Machine
下载PDF
导出
摘要 为解决调制信号样本点特征向量维数较低时SVM分类精度不高的问题,本文给出了一种基于禁忌搜索的全局优化训练算法的SVM。仿真结果表明,该分类器较传统算法的SVM具有更好的分类精确率。 为解决调制信号样本点特征向量维数较低时SVM分类精度不高的问题,本文给出了一种基于禁忌搜索的全局优化训练算法的SVM。仿真结果表明,该分类器较传统算法的SVM具有更好的分类精确率。
作者 王红伟 董慧
出处 《机械与电子》 2010年第S1期312-313,共2页 Machinery & Electronics
关键词 信号识别 SVM 禁忌搜索 特征向量 modulation recognition SVM tabu search feature vector
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献8

  • 1N.VapniK..统计学习理论的本质[M]..北京:清华大学出版社,,2000....
  • 2Start Z.Li, Juwei Lu. Face Recognition Using the Nearest Feature Line Method[J]. IEEE Trans. Neural Networks,10 (2),1999.
  • 3Joachims T. Making large-Scale SVM Learning Practical in Advances in Kernel Methods-Support Vector Learning[M]. SchlopfB. etal (ed), MIT Press. 1999.
  • 4Glover E Tabu Search-Wellsprings and Challenges[J].European Journal of Operational Research, 106(2-3),1998.
  • 5John C.Platt. Fast Training of Support Vector Machines using Sequential Minimal Optimization in Advances in Kernel Methods-Support Vector Learning[M]. SchlopfB.eta (ed.), MIT Press. 1998.
  • 6R.Vanderbei. LOQO: An interior point code for quadratic programming[R]. Princeton University, 1995.
  • 7R.TcappeUi. Multispace KL for pattern representation and classification[J]. IEEE Trans. PAMI, 23(9), 2001.
  • 8Glover E, Kelly James P., Laguna M.Genetic algorithms and tabu search: hybrids for optimization[J]. Computers & Operations Research, 22(1), 1995.

共引文献2

同被引文献6

引证文献1

二级引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部