下载此文档

模糊邻近支持向量机及回归机在雷达跟踪中的应用的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【模糊邻近支持向量机及回归机在雷达跟踪中的应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【模糊邻近支持向量机及回归机在雷达跟踪中的应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。模糊邻近支持向量机及回归机在雷达跟踪中的应用的综述报告随着雷达技术的快速发展,雷达跟踪已成为许多领域中的重要应用。随着现代雷达系统的数据量增加,传统的跟踪方法已不能满足需求,因此需要一种更强大,更有效的跟踪方法。模糊邻近支持向量机及回归机就是这样一种方法,本文将对其在雷达跟踪中的应用进行综述。模糊邻近支持向量机(Fuzzynearestneighborsupportvectormachine,FNN-SVM)及回归机是一种基于支持向量机的模糊分类和回归方法。这种方法直接面对模糊、噪声和不确定性,并能适应非线性、高维度、非均匀、非平稳等复杂系统的建模和预测。FNN-SVM不仅能够提高分类和回归的准确性,而且还具有更好的鲁棒性和泛化性能。在雷达跟踪中,模糊邻近支持向量机及回归机可用于对目标进行识别和跟踪。其工作原理类似于传统的支持向量机,即将原始数据映射到高维空间进行分类或回归。不同之处在于,FNN-SVM采用多级分类和回归方法,在每一个级别上用一组支持向量机进行决策,从而在模糊、噪声和不确定情况下提高分类和回归的准确性。FNN-SVM的另一个优点是,在复杂环境下,其对噪声和不确定性具有较好的鲁棒性。通过模糊度的引入,可以有效地处理不确定性数据,并降低噪声的影响。在雷达跟踪中,这一特点体现为FNN-SVM能够对目标在不同环境下的不确定性数据进行处理,并给出较为准确的预测。例如,在目标发生突然变化时,FNN-SVM能够快速捕捉到这种变化,并及时做出跟踪调整。此外,FNN-SVM还具有较好的泛化性能。在雷达跟踪中,模型需要具备良好的泛化性能,能够在不同的环境下进行预测,并给出较为准确的目标轨迹。FNN-SVM通过交叉验证和正则化方法,能够从有限的数据中获取更多的信息,并减少因过度拟合或欠拟合而引起的误差。总之,模糊邻近支持向量机及回归机是一种强大的数据建模和预测方法,在雷达跟踪中具有广泛的应用前景。它能够对模糊、噪声和不确定数据进行处理,并给出较为准确的预测结果。随着现代雷达系统的不断发展,相信FNN-SVM将能够更好地满足雷达跟踪中的需求。

模糊邻近支持向量机及回归机在雷达跟踪中的应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-17