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结合无监督聚类的SVM二叉树在SAR自动目标识别系统中的应用
引用本文:万涛,邹维,万谦,何晓庆.结合无监督聚类的SVM二叉树在SAR自动目标识别系统中的应用[J].成都大学学报(自然科学版),2008,27(2).
作者姓名:万涛  邹维  万谦  何晓庆
作者单位:重庆师范大学,数学与计算机学院,重庆400047;重庆师范大学,数学与计算机学院,重庆400047;重庆师范大学,数学与计算机学院,重庆400047;重庆师范大学,数学与计算机学院,重庆400047
摘    要:结合向量机二叉树是近年发展起来的一种新的多分类识别器,该方法现已证明能有效提高分类精度以及训练速度1].提出了结合无监督聚类的SVM二叉树的SAR目标自动识别,并对MSTAR的T-72 Variant数据库进行实验,取得了良好的识别效果,为SAR自动目标识别的多类别问题提供了一种新方法和新思路.

关 键 词:无监督聚类  支持向量机  SAR自动目标识别  二叉树

Application of Combining Unsupervised Cluster with SVM Binary Tree in the SAR Automatic Target Recognition System
WAN Tao,ZOU Wei,WAN Qian,HE Xiaoqing.Application of Combining Unsupervised Cluster with SVM Binary Tree in the SAR Automatic Target Recognition System[J].Journal of Chengdu University (Natural Science),2008,27(2).
Authors:WAN Tao  ZOU Wei  WAN Qian  HE Xiaoqing
Abstract:Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition is one of key techniques handling radar signal of a new battlefield awareness.By using this method in this paper,combining unsupervised cluster with SVM Binary Tree was applied to SAR automatic target Recognition.The experiments by using MSTAR's T-72 Variant data base acquired good identification effect.This has provided a new method or idea for Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition.
Keywords:unsupervised cluster  support vector machine  SAR automatic target recognition  binary tree
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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