【摘 要】
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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
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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。
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