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国家工程技术图书馆
2022年11月29日
摘要: 针对SVDD在解决两类(多类)识别问题时所产生的误判率较高、识别率低于普通二类SVC分类器的问题,提出了一种具有多层结构的SVDD模式识别方法。该方法在训练时对每一类样本训练出一组SVDD;识别时,按照描述程度由粗到细的顺序对未知样本进行分层判决。对... 展开 针对SVDD在解决两类(多类)识别问题时所产生的误判率较高、识别率低于普通二类SVC分类器的问题,提出了一种具有多层结构的SVDD模式识别方法。该方法在训练时对每一类样本训练出一组SVDD;识别时,按照描述程度由粗到细的顺序对未知样本进行分层判决。对实测雷达一维距离像数据的测试表明,该方法在保留了SVDD识别器算法复杂程度低、扩充性强、对训练样本数据规模上要求不高等优点的同时,有效地降低了拒判率和误判率,识别率接近甚至达到了二类SVC的水平。 收起
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