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基于支持向量机的多传感器地面目标识别的融合研究
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1
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摘要
针对地面目标识别的复杂性,将支持向量机引入地面目标多传感器融合识别中。本文深入研究了支持向量机的基础理论知识;建立了基于支持向量机的地面目标识别的融合模型;通过仿真实验验证了模型的有效性。结果表明:核函数的选取对结果有所影响,但在核函数选择合适的情况下能很好地解决地面目标识别的融合问题。
作者
问来彦
机构地区
山西省特种设备监督所
出处
《伺服控制》
2011年第8期75-76,57,共3页
Servo Control
关键词
目标识别
支持向量机
多传感器
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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齐伟.地面目标多传感器信息融合系统研究[D]中北大学,中北大学2010.
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Vapnik VN.The Nature of Statistical Learning Theory. . 1995
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Sergios Treodoridis,Konstantinos Koutroumbas.Pattern Recognition. . 2004
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Waltz E,Llinas J.Multisensor Data Fusion. . 1990
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Vapnik VN.Statistical Learning Theory. . 1998
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刘雷健,杨静宇.
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.模式识别与人工智能,1993,6(1):27-33.
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.仪器仪表学报,2005,26(z2):513-514.
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