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J-GLOBAL ID：201702251496005940   整理番号：17A1569379

修正半教師つきSVMアルゴリズムに基づくレーダ信号の認識【Powered by NICT】

Radar signal recognition based on modified semi-supervised SVM algorithm

著者 (2件)： Ying Fu (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University) ,  Xing Wang (Aeronautics and Astronautics Engineering College, Air Force Engineering University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 2336-2340  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ますます洗練された電子対策環境におけるレーダ信号認識の精度を改善するために,HSS(発見的サンプリング探索)に基づいた修正半教師つきSVM(サポートベクトルマシン(S3VM)アルゴリズムを提案した。伝統的な半教師つきサポートベクトルマシンの欠点を目指して,修正S3VMによって構築された分類器は,レーダ信号を分類するための使用した,試験した試料の認識を終了した。修正S3VMはH SSを用いて複数の代表的な大規模マージン・低密度セパレータを利用しようとする,S3VMの欠点を効率的に,低い分類精度と不安定な分類性能である。実験結果は,正診率はレーダ信号認識におけるアルゴリズムを用いて著明に改善することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *アルゴリズム ,  分離装置 ,  *レーダ
準シソーラス用語： 診断精度 ,  分類精度 ,  低密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師 ,  SVM ,  アルゴリズム ,  レーダ