[发明专利]一种基于对偶空间最优的水声目标分类方法在审
| 申请号： | 202010987968.3 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112116006A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 杜秀娟;姚路 | 申请（专利权）人： | 青海师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄;廖祥文 |
| 地址： | 810016 青*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对偶空间最优的水声目标分类方法，所述分类方法包括：通过支持向量机分类器对两类水下物体进行超平面分类并训练样本点到超平面的间隔；将原问题转换为对偶问题，并采用拉格朗日对偶空间和KKT约束条件联合求取最优值。本发明的优点在于：识别率整体上更优于随机森林分类器，验证了使用对偶空间法的支持向量机在水下目标智能识别当中有着广阔的前景。在求解支持向量机最优分类超平面的过程中，利用拉格朗日空间对偶性求得二次目标函数最优解，从而求解得到最优分类超平面。在线性可分的约束条件下，可以使支持向量机的分类识别率达到最优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对偶 空间 最优 目标 分类 方法 | ||
【主权项】：
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