支持向量机的战场直升机目标分类识别

• 作者: 李京华 李红娟 许家栋
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 目标识别 特征提取 分类器
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TN957
• 字数: 3760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.01.009

摘要

对基于支持向量机的战场直升机目标分类识别技术进行了研究,分别将谐波集(HS)频率和不同尺度小波子空间能量作为特征矢量,设计出一种基于支持向量机的直升机目标分类器,并将该分类器与kNN分类器和BP神经网络分类器进行分类对比实验.结果表明两种特征提取方法,都能很好地体现不同声目标之间的差异,SVM分类器相对于其他两种分类器具有更好的分类性能,目标识别率达到96%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许家栋	西北工业大学电子信息学院	331	2081	18.0	30.0
2	李红娟	西北工业大学航空学院	22	104	7.0	9.0
3	李京华	西北工业大学电子信息学院	41	319	10.0	15.0