【摘 要】
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针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区,中国人民解放军94019部队
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针对地下小型磁性目标体提出基于磁梯度张量和支持向量机(SVM)的形状识别方法。首先利用不同形状、不同姿态的地下目标体磁异常模型,建立磁梯度数据样本库;然后分析并选取磁梯度张量矩阵的9个属性参量,构造支持向量机模式识别的特征向量;最后建立基于量子粒子群算法的支持向量机(QPSO-SVM)识别模型,对测试数据进行模式识别。仿真和实验证明利用本文方法能够有效识别地下小型目标体的形状,识别准确率达到90%以上。
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