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基于粗集的SVM算法在空袭目标识别中的应用

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摘要

在现代防空作战中, 如何快速准确对敌我目标进行识别, 至关重要.本文结合粗糙集和支持向量机算法建立了基于粗糙集的SVM增量学习模型, 提出了基于快速求核和集合近似质量的粗糙集属性约简算法, 改进了SVM增量学习算法.试验结果表明, 算法正确有效, 模型符合现代防空作战中对目标识别的要求.

著录项

来源
《航空兵器》 |2009年第4期|20-23|共4页
作者
马飞; 沈小梅; 王晓丹; 曹泽阳;
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作者单位

空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;

河南省军区,门诊部信息科,郑州,450003;

空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;

空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,713800;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
粗糙集; 支持向量机; 目标识别;

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