一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM

摘要：

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.

关键词：分类器、决策导向无环图、误差累积、Fisher判别率

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50505051

在线出版日期：2009-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：322-325