【摘 要】
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针对目前地下小型磁目标形状识别局限于磁测数据的反演,受测量精度影响大,识别效果不理想的问题,提出了基于磁梯度张量和支持向量机的地下磁目标模式识别方法.该方法将机器学
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区,中国人民解放军94019部队
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针对目前地下小型磁目标形状识别局限于磁测数据的反演,受测量精度影响大,识别效果不理想的问题,提出了基于磁梯度张量和支持向量机的地下磁目标模式识别方法.该方法将机器学习的方法引入地下磁目标识别领域,利用量子粒子群改进的支持向量机(QPSO-SVM)识别地下小目标的形状.同时从样本信号中计算并分离出基于磁梯度张量矩阵的9个特征量联合识别磁目标,并对磁异常数据进行化极和延拓处理,提高了数据质量,使数据特征更突出.仿真和实验结果证明,本方法克服了重磁数据正、反演过程中大量的公式推导和计算,降低了对磁测数据精度的依
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