[发明专利]基于样本欧氏距离的LS-SVM算法测深训练样本抽稀方法在审
| 申请号： | 202110331002.9 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113033668A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 黄贤源;陆秀平;黄谟涛;徐广袖;熊雄;张博;李凯锋;王耿峰;王许 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军92859部队 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300061*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于样本欧氏距离的LS‑SVM算法测深训练样本抽稀方法，包括以下技术特点：选取用于构建海底趋势面函数的测深训练样本；确定测深训练样本的样本中心，逐一计算测深训练样本到样本中心的欧氏距离；采用不同的欧氏距离对测深训练样本进行第一次和第二次抽稀，比较第一次和第二次抽稀的均方差对海底趋势面函数模型的精度指标进行判断，在保证海底趋势面函数模型精度的前提下确定欧氏距离的阈值；利用欧氏距离阈值对测深训练样本进行抽稀，调整LS‑SVM算法的组合参数构造海底趋势面函数模型。本发明不仅加快了函数模型的构建速度，而且提高了函数模型构建的合理性与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 距离 ls svm 算法 测深 训练 方法 | ||
【主权项】：
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