基于支持向量机的未知雷达用途识别技术

雷达用途识别是雷达目标威胁评估的重要方面.在简要阐述支持向量机(SVM)基本原理的基础上,系统地论述了基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法和交叉验证法相结合的未知雷达用途识别方法.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而对未知雷达用途进行识别.识别实例表明,该方法识别结果令人满意,使基于常规分类方法可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

FCM聚类的模糊SVM法在雷达信号识别中的应用

支持向量机(SVM)是一种新的很有效的模式识别方法,将其应用到雷达信号识别中可以较好地解决此类问题.由于传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,会出现不可分区域.针对雷达信号的多类识别这一实际问题,提出解决这一现象的模糊支持向量机理论(FSVM),并定义输入向量对于某类的隶属度函数,更符合实际情况.此外,支持向量机理论本身对于支持向量的选择并没有指导性,对此利用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类,对训练样本进行预处理,可以大大减少训练样本的数量,从而提高支持向量机的训练速度.仿真对比实验和结果证实了结合FCM对训练样本预处理的FSVM法对雷达信号识别具有训练速度快、识别准确率高的特点.     

基于支持向量机的相控阵雷达信号识别方法

在分析支持向量机识别原理和相控阵雷达信号特点的基础上,确定了用于分类识别的雷达特征参数,并给出了采用支持向量机来实现相控阵雷达信号识别的具体方法。仿真结果表明,使用一对一算法和多项式核函数的支持向量机分类器的方法对相控阵雷达信号的识别效果较好。     

利用SVM的聚类算法在时间序列信号识别中的应用

研究了一维时间序列信号识别的问题.针对基于混合高斯模型的隐马尔科夫(HMM)编码准确率低的问题,提出了一种利用多个支持向量机构造混合支持向量机,从而为隐马尔科夫模型提供更精确的观测值编码和发生矩阵,能有效的提高HMM在语音信号识别或者文字识别中的准确率.本方法可以应用到语音识别,文字识别以及生物信息处理等领域.     

复杂分类问题支持向量机的简化

对于复杂分类问题,不可避免的会有错分情况,此时支持向量机的支持向量较多,影响了识别速度.为了解决这个问题,我们提出了基于最小错分间隔的分类思想,并在此基础上得出了一种新的简化支持向量机.与普通支持向量机相比,这种简化支持向量机有较少的支持向量、较高的识别速度,而且实验结果表明,它的识别精度完全可以与普通支持向量机的识别精度相媲美,甚至更优.     

小波变换和支持向量机相融合的 ECG 身份识别算法

心电图信号(ECC)受到设备、检测者心情等影响,含有噪声且特征具有高维性,为了提高了身份识别的正确率,提前出一种小波变换和支持向量机相融合的 ECG 身份识别算法.首先小波变换对采集的心电图信号进行预处理,消除各种噪声;然后采用相关分析对 ECG 特征进行降维处理,消除冗余特征;最后将特征向量输入到支持向量机进行训练,建立基于 ECG 的身份识别模型.仿真结果表明,该方法提高了身份识别正确率和速度,有一种有效的身份识别算法.     

雷达目标一维距离像识别方法研究

提出了一种基于小波包分析和二叉树支持向量机相结合的雷达目标一维距离像识别方法.该方法充分利用了小波包对信号的时频分解和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能.通过采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.对...     

稀疏贝叶斯模型和相关向量机在信号识别中的应用

提出了一种基于相关向量机的信号调制识别新方法.与支持向量机相比,相关向量机训练是在贝叶斯框架下进行的,不仅解更稀疏,核函数也不需要满足Mercer条件.本文首先从信号中提取盒维数和信息维数作为分类特征,然后设计了基于相关向量机的多类分类器.文中介绍了稀疏贝叶斯分类模型,将相关向量机学习转化为最大化边缘似然函数超参数估计...     

基于HHT和支持向量机的数字调制信号识别

提出了一种基于HHT和支持向量机的实际数字调制信号识别算法。首先介绍了HHT方法的基本原理，对三种数字调制信号进行分析，提出用于识别实际FSK，PSK和QAM信号的特征参数，然后运用支持向量机算法分类三种数字调制信号，仿真结果表明，在信噪比10dB时，识别率达95％以上。     

基于累积量和SVM的数字调制识别

文中提出了一种基于高阶累积量和支持向量机的数字调制信号识别新算法,即从信号的四阶和六阶累积量中提取的参数作为分类特征向量,利用基于二叉树的支持向量机作为分类器的方法实现了2ASK、4ASK、8ASK、4PSK、8PSK等五种数字调制信号的识别。仿真结果表明,在信噪比为10dB情况下,该算法的正确识别率达到了95.83%以上。     

混沌优化的仓储害虫声音信号识别研究

为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数(Radial Basis Function,RBF)的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域"放大"至参数(C,σ)的取值空间,寻找优化变量(C,σ)的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持向量机的训练个数,并使支持向量机具有更好的推广能力.     

基于支持向量机的辐射源识别算法

为了提高电子对抗设备对辐射源的识别能力,采用小波包变换法提取信号的时频谱特征,并引入支持向量机完成对辐射源的分类。小波包变换对信号局部的时频特征具有较好的分辨率,支持向量机分类器结构简单、可获得全局优化、泛化能力强。仿真结果表明,基于支持向量机的辐射源分类方法的正确率优于传统算法。     

局部均值分解与支持向量机相融合的传感器故障诊断

为了提高传感器故障诊断精度,提出一种基于局部均值分解和支持向量机相融合的传感器故障诊断算法。首先利用局部均值分解方法将传感器的输出信号分解成一系列由包络信号和纯调频信号相乘所得的PF分量;然后利用支持向量机进行故障识别;最后采用Matlab编程实现仿真对比实验。实验结果表明,该方法可以较好地识别传感器故障,提高了传感器故障诊断的稳定性和准确性。     

基于小波包变换和支持向量机的制冷机动静碰摩故障部位识别研究

制冷机在红外遥感领域发挥着极其重要的作用,如果出现故障直接影响探测器的正常工作以及性能,因此,制冷机智能故障诊断具有重要的意义.针对制冷机出现的碰摩故障,提出了一种基于小波包变换、遗传算法、支持向量机的智能故障诊断方法.首先对振动信号做小波变换及时域特征提取组成特征集.利用距离评价技术从特征集中选择敏感特征.利用遗传算法优化支持向量机参数.将特征值输入到优化好的支持向量机中,自动识别机器运行状态.开展制冷机故障模拟实验,结果表明,该方法最终识别准确率达95%,能有效识别制冷机碰摩故障部位.     

基于支持向量机和无源特征的目标识别方法

通过引入机栽雷达辐射这一无源特征.采用多类分类支持向量机进行类型识别,提出了一种更有效的目标识别方法.无源特征是有用信号和噪声的叠加.具有一定程度的不确定性,采用范数熵衡量无源特征,类间距较大,类内聚集性较强,还可以抑制噪声.支持向量机分类器结构简单、可获得全局最优、泛化能力强,多类分类支持向量机解决目标识别问题高效而且实用.实验证明,该方法明显地提高了目标识别的正确率.     

基于PSO-LSSVM的过电压识别

为了获得理想的过电压识别结果,提出了粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机参数的过电压识别方法。首先采用小波变换对过电压原始信号进行分解,提取过电压信号的特征量,然后将过电压信号的特征量作为最小二乘支持向量机的输入,建立过电压识别分类器,并采用粒子群优化算法估计最小二乘支持向量机的参数,最后采用实测的过电压数据进行仿真实验,测试其可行性。结果表明,本文方法可以对各种类型的过电压信号进行准确分类和识别,识别结果稳定,且过电压识别率要高于其它方法。     

基于SVM和遗传算法的变频器故障诊断研究

提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断模型.该模型采用故障识别中的分类效果作为遗传算法中的适应度函数对故障信号进行特征提取和选择,得到更能反映故障类别的特征,作为识别特征输入多类支持向量机的输入,实现不同类别故障的识别.将该模型应用于变频器功率变换主电路的故障诊断.仿真结果表明,经过遗传算法提取的特征在保持分类精度的基础上,提高了变频器故障识别的效率.     

基于PSO-SVM方法的电源线传导泄漏信号识别与还原

针对显示器电源线传导泄漏信号中红信号识别的难题,该文提出基于粒子群(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的识别方法。首先对传导泄漏信号进行滤波预处理并分段,然后利用粒子群-支持向量机(PSO-SVM)对传导泄漏信号进行训练、分类并与SVM分类性能进行对比,最后应用PSO-SVM实现了显示图像的还原。结果表明此算法可以准确实现电源线传导泄漏信号中红信号的识别,且识别率明显高于SVM分类器。     

基于大数据技术的网络流量分析与异常检测

文中基于大数据技术，研究了基于支持向量机的网络流量分析与异常检测方法。首先，对网络流量数据进行预处理，如清洗、集成和转换等，以获取适合支持向量机分析的特征向量表示。然后，应用支持向量机分析技术对网络流量进行异常检测，通过构建超平面实现对正常样本和异常样本的分类。最后，利用NSL-KDD数据集进行实验验证，并评估该方法在网络流量异常检测中的性能。实验结果表明，基于支持向量机的网络流量异常检测方法在NSL-KDD数据集上取得了较好的准确率、召回率和精确率。     

一种基于支持向量机的数字调制识别方法

自动调制方式识别是非协作通信研究中的重要内容.本文提出了一种基于支持向量机的数字通信信号调制方式识别方法.从信号的瞬时幅度,相位,频率和频谱等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机.与已有算法相比,本文算法结构简单、计算量小,同时考虑了符号成型的影响.仿真结果证明,当信噪比大于10dB时,算法的识别率可以达到95%以上.