【摘 要】
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分类器集成可有效提高分类器的识别精度和稳定性。采用Bagging算法对SVM分类器进行集成,描述并讨论了B-SVM与CB-SVM两种基于SVM集成的水下目标识别算法,并利用4类实测水下目
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十七研究所,郑州市水下信息系统技术重点实验室
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分类器集成可有效提高分类器的识别精度和稳定性。采用Bagging算法对SVM分类器进行集成,描述并讨论了B-SVM与CB-SVM两种基于SVM集成的水下目标识别算法,并利用4类实测水下目标样本进行识别实验。实验结果表明:在一定范围内,CB-SVM算法比B-SVM算法能更好地识别测试样本,识别正确率最多提高1.56%;随着抽样数的增加,训练样本集差异性减弱并引入大量无用样本,导致分类器性能下降,同时削弱了CB-SVM算法的优势。
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