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摘要:
作为一种用于解决诸如非线性分类,函数估计,密度估计一类问题有力的解决方法,支持向量机近来在其他许多基于核函数学习领域得到发展.基于混沌跳频码的动力系统特性,本文构建了一种支持向量机的预测模型,并采用最小二乘法对模型进行训练,最后通过L-K映射生成的跳频码序列对模型进行了验证,仿真结果表明这种高精度的支持向量机用于针对基于混沌映射的跳频码的预测,具有很低的均方误差和高相关系数良好性能.
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文献信息
篇名 基于最小二乘SVM的混沌跳频通信码预测方法
来源期刊 电子测量与仪器学报 学科 工学
关键词 跳频码 混沌映射 支持向量机 最小二乘法
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-68
页数 5页 分类号 TN911
字数 2945字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王燚 电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室 5 26 3.0 5.0
2 郭伟 电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室 142 1387 19.0 29.0
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研究主题发展历程
节点文献
跳频码
混沌映射
支持向量机
最小二乘法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测量与仪器学报
月刊
1000-7105
11-2488/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
80-403
1987
chi
出版文献量(篇)
4663
总下载数(次)
23
总被引数(次)
44770
相关基金
国防科技重点实验室基金
英文译名:Key Laboratories for National Defense Science and Technology
官方网址:http://www.costind.gov.cn/n435777/n1101705/n1101918/n1101928/81194.html
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导