基于多层SVDD的模式识别方法
针对SVDD在解决两类(多类)识别问题时所产生的误判率较高、识别率低于普通二类SVC分类器的问题,提出了一种具有多层结构的SVDD模式识别方法。该方法在训练时对每一类样本训练出一组SVDD;识别时,按照描述程度由粗到细的顺序对未知样本进行分层判决。对实测雷达一维距离像数据的测试表明,该方法在保留了SVDD识别器算法复杂程度低、扩充性强、对训练样本数据规模上要求不高等优点的同时,有效地降低了拒判率和误判率,识别率接近甚至达到了二类SVC的水平。
模式识别 SVDD识别器 多层结构 多分类算法 误判率
朱孝开 杨德贵
国防科学技术大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所,湖南长沙,410073
国内会议
北京
中文
275-278
2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）