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用于水下目标识别的SVM免疫克隆选择集成算法
| 题名： | 用于水下目标识别的SVM免疫克隆选择集成算法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 陈兆基 陈明 |
| 作者单位： | 武汉市第二船舶设计研究所,武汉 430064 |
| 关键词： | 支持向量机选择性(SVME)算法 免疫克隆选择算法(ICSA) 分类器优化选择 水下目标识别 |
| 摘要： | 用支持向量机集成来对水下目标识别，尽管可以提高识别正确率，但是会增加识别系统的复杂度。鉴于此，文章提出了一种以免疫克隆选择算法(ICSA)的支持向量机选择性集成(SVME)算法(即ICSA-SVME算法)进行分类器优化选择，进而对实测水下目标声信号进行分类识别。将其与分类器全部集成的识别实验对比，该算法仅仅选择9％的分类器，尽管其大幅度精简识别系统，却保证识别正确率和全部集成的一致。该研究对水下目标分类决策优化集成的新方法探索具有重要意义。 |
| 会议日期： | 201308 |
| 会议举办地点： | 重庆 |
| 会议名称： | 第十四届船舶水下噪声学术讨论会 |
| 出版日期： | 2013-07-31 |
| 母体文献： | 第十四届船舶水下噪声学术讨论会论文集 |
| 分类号： | TB566 |
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