通信技术
通信技術
통신기술
COMMUNICATIONS TECHNOLOGY
2009年
3期
13-15
,共3页
支持向量机%最小二乘支持向量机%交叉验证%网格搜索
支持嚮量機%最小二乘支持嚮量機%交扠驗證%網格搜索
지지향량궤%최소이승지지향량궤%교차험증%망격수색
文中主要研究了基于LS-SVM(最小二乘支持向量机)算法的MSK辐射源分类.结合MSK信号特点,利用交叉验证和网格搜索法确定参数,设计了三种编码方案的多类分类器.计算机仿真结果表明:该分类器的识别率达到95%以上,从而验证了该辐射源分类器的有效性和可行性.
文中主要研究瞭基于LS-SVM(最小二乘支持嚮量機)算法的MSK輻射源分類.結閤MSK信號特點,利用交扠驗證和網格搜索法確定參數,設計瞭三種編碼方案的多類分類器.計算機倣真結果錶明:該分類器的識彆率達到95%以上,從而驗證瞭該輻射源分類器的有效性和可行性.
문중주요연구료기우LS-SVM(최소이승지지향량궤)산법적MSK복사원분류.결합MSK신호특점,이용교차험증화망격수색법학정삼수,설계료삼충편마방안적다류분류기.계산궤방진결과표명:해분류기적식별솔체도95%이상,종이험증료해복사원분류기적유효성화가행성.
