【摘 要】
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为了充分利用＂0＂,＂1＂码元经过冲击滤波器后的波形差异和有效改善基本支持向量机经典训练方法容易陷入局部最优的缺陷,设计了混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器.首先,从经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872075）, 国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2008AA01Z227）
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为了充分利用＂0＂,＂1＂码元经过冲击滤波器后的波形差异和有效改善基本支持向量机经典训练方法容易陷入局部最优的缺陷,设计了混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器.首先,从经过冲击滤波器的＂0＂,＂1＂码元原始数据中提取训练集和测试集,并进行归一化处理;然后,利用混合蛙跳算法的全局寻优能力在训练集空间搜索支持向量机的支持向量和分类阈值,并用训练过的支持向量机对测试集分类.将混合蛙跳算法优化的支持向量机的检测效果与基本支持向量机以及幅度积分判决进行了对比,结果表明：基本支持向量机检测效果要好于幅度积分判
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