| 基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究 |
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| 引用本文： | 宋晓茹,曾杰,高嵩,陈超波.基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究[J].科学技术与工程,2018,18(16). |
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| 作者姓名： | 宋晓茹 曾杰 高嵩 陈超波 |
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| 作者单位： | 西安工业大学电子信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2016YFE0111900)、陕西省自然科学基金(2014JM2-6093) 、陕西省国际科技合作计划项目(2015KW-024) |
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| 摘 要： | 目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。
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| 关 键 词： | 差分进化算法 最小二乘支持向量机 目标识别 参数优化 |
| 收稿时间： | 2017/11/24 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/2/13 0:00:00 |
Research on Target Recognition Based on Differential Evolution Algorithm of Least Squares Support Vector Machine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | differential evolution algorithm least squares support vector machine target recognition parameter optimization |
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