【摘 要】
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借助二次规划算法和支持向量,构造SVM最优超平面,建立基于最优超平面的分类规则,提出基于统计学习理论的支持向量机水中目标识别方法,实现了水面和水下目标的分类识别,最终取
【机 构】
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西北工业大学航海工程学院,西北工业大学航海工程学院,西北工业大学航海工程学院,驻710所军事代表室
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借助二次规划算法和支持向量,构造SVM最优超平面,建立基于最优超平面的分类规则,提出基于统计学习理论的支持向量机水中目标识别方法,实现了水面和水下目标的分类识别,最终取得了比较满意的识别效果。
With the help of quadratic programming algorithm and support vector, the optimal hyperplane of SVM is constructed and the classification rules based on the optimal hyperplane are established. A watermark recognition method based on statistical learning theory and support vector machine is proposed, which achieves the classification and recognition of water surface and underwater objects , Finally made a more satisfactory recognition effect.
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