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一种基于Rough集与SVM的目标识别方法
  • ISSN号:1673-9728
  • 期刊名称:《弹箭与制导学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]96363部队,甘肃天水741020, [2]西北工业大学自动化学院,西安710072
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(60675015)资助
中文摘要:

主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器。对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数.提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。

英文摘要:

In this paper, technique of pattern recognition based on rough set and support vector machine, combined with the airplane recognition for optical remote sensing images is analyzed and researched. A classifier based on the advantage of rough set and directed acyclic graph support vector machines(DAGSVM) is designed. By means of comparable research and result analysis of classifier, some satisfied research fruit is obtained. A pattern recognition classifier based on rough set and support vector machine is designed in this paper and the classified arithmetic based on rough set and DAGSVM combined with R-DAGSVM. As a result, this method provides a high recognition precision and speed with high capability of anti-disturbance to improve the performances of classifier effectively.

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期刊信息
  • 《弹箭与制导学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国兵工学会
  • 主编:王东
  • 地址:西安市丈八东路10号学报编辑部
  • 邮编:710065
  • 邮箱:djzdxb@126.com
  • 电话:029-88293167
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-9728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1234/TJ
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 陕西省科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9136