【摘 要】
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用支持向量机集成来对水下目标识别,尽管可以提高识别正确率,但是会增加识别系统的复杂度.鉴于此,文章提出了一种以免疫克隆选择算法(ICSA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法
【机 构】
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武汉市第二船舶设计研究所,武汉430064
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用支持向量机集成来对水下目标识别,尽管可以提高识别正确率,但是会增加识别系统的复杂度.鉴于此,文章提出了一种以免疫克隆选择算法(ICSA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即ICSA-SVME算法)进行分类器优化选择,进而对实测水下目标声信号进行分类识别.将其与分类器全部集成的识别实验对比,该算法仅仅选择9％的分类器,尽管其大幅度精简识别系统,却保证识别正确率和全部集成的一致.该研究对水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要意义.
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