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用于水下目标识别的选择性SVM集成算法  
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【会议录名称】 中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集 , 2011 年
【作者】 陈兆基; 杨宏晖; 杜方键;
【英文论文作者】 CHEN Zhaoji; YANG Honghui; DU Fangjian (Northwestern Polytechnical University; Xi'an; 710072; China);
【会议名称】 中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议
【会议地点】 中国陕西西安
【主办单位】 中国声学学会水声学分会
【学会名称】 《声学技术》编辑部
【主编】 张叔英
【关键词】 选择性SVM集成; 水下目标识别; 遗传算法;
【英文论文关键词】 selective SVM ensemble; underwater target recognition; genetic algorithm;
【论文摘要】 支持向量机集成(SVME)可以提高水下目标识别的精度,但是却使得分类系统更加复杂,增加了在线识别的时间。针对这个问题,本文提出一种基于遗传算法(GA)的选择性SVME算法用于水下目标识别。利用实测的4类水下目标声数据进行分类识别仿真实验。实验结果表明,GA-SVME的识别正确率在个体分类器数目减少80%后几乎没有下降,且比单个SVM高3%。实验结果证明了所提出算法的有效性。
【英文论文摘要】 The accuracy of underwater target recognition system can be improved by means of support vector machine ensemble.However,the structure of the system is more complicated and need more running time.To solve this problem,in this paper,we propose a selective SVM ensemble algorithm based on genetic algorithm for underwater target recognition.A serial of experiments are carried with real data measured for 4 classes of underwater target datasets.Experimental results show that:The classification accuracy of GA-SVME...
【更新日期】 2012-03-29

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