【摘 要】
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针对机动目标声信号识别问题,对比三种分类方法的性能。在固定输入特征向量的前提下,将多分类问题细化为多个二分类问题,并分别训练二分类模型,通过投票的方式决策出目标类型
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针对机动目标声信号识别问题,对比三种分类方法的性能。在固定输入特征向量的前提下,将多分类问题细化为多个二分类问题,并分别训练二分类模型,通过投票的方式决策出目标类型。试验结果显示,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的准确率受样本数量影响较为明显,在样本数量充足的情况下,基于SVM构建的识别模型对目标的分类准确率均高于95%。
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