【摘 要】
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地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征。利用FilterFil-ter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式特征评估，即采用改进的ReliefF算法挑选最适
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
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地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征。利用FilterFil-ter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式特征评估，即采用改进的ReliefF算法挑选最适合车型分类的不冗余特征，再建立Top-K机制的交叉验证搜索最优特征组合。引入基于聚类支持向量机（C-SVM）的车型分类算法，并采用微粒群算法对C-SVM算子中的核函数参数和惩罚系数进行了优化，构建了微粒群优化的CSVM车型分类器。实验结果显示该车型分类方法能显著提高数据挖掘的效率，机器学习的能力，并且具备较高的车型分类
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