一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM

郭相科; 刘进忙; 史朝辉; 张玉鹏

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一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM

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在多目标识别中,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种有效的方法.但在分类过程中它存在误差累积现象.在分析此问题的基础上,借用广义核函数fisher最佳鉴别的思想,提出了一种基于Fisher判别率的改进DDAGSVM.最后应用改进算法对四种防空战场目标的声信号进行分类识别.实验结果表明它很大程度上降低了累积误差,较原算法提高了分类精度.

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来源
《信号处理》|2009年第2期|322-325|共4页
作者
郭相科; 刘进忙; 史朝辉; 张玉鹏;
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作者单位

空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800;

空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800;

空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800;

空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
分类器; 决策导向无环图; 误差累积; Fisher判别率;

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