【摘 要】
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为实现相控阵超声检测耦合状态的在线监控,提出一种基于高斯核函数的支持向量机分类方法,有效地提高了耦合状态评判准确率.该方法通过非线性变换将原始样本映射到另一个特征空间,在这个特征空间中构造一个分隔超平面将样本进行准确分类.在此基础上,根据训练样本构造基于高斯核函数的支持向量分类机,并利用测试样本进行测试训练,从结果中可以看出,耦合状态评判准确率达到了97.03％,有效实现了耦合状态的在线监控.
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为实现相控阵超声检测耦合状态的在线监控,提出一种基于高斯核函数的支持向量机分类方法,有效地提高了耦合状态评判准确率.该方法通过非线性变换将原始样本映射到另一个特征空间,在这个特征空间中构造一个分隔超平面将样本进行准确分类.在此基础上,根据训练样本构造基于高斯核函数的支持向量分类机,并利用测试样本进行测试训练,从结果中可以看出,耦合状态评判准确率达到了97.03％,有效实现了耦合状态的在线监控.
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