用于水声目标识别的自适应免疫克隆特征选择算法
针对样本数目有限而特征数目不断增加，导致分类系统分类性能下降的水声目标小样本识别问题，提出了一种用于水声目标识别的自适应免疫克隆特征选择算法，提取了实测4类水声目标的多域特征，进行特征选择和分类识别仿真实验。实验结果表明：(1)在特征维数下降近50％的情况下，支持向量机分类器的平均正确分类率仅下降0．23％，分类时间显著减少。(2)所提出算法与遗传算法(GA)相比收敛快、稳定，所得优化特征子集具有更高的正确分类率和更好的范化性能。实验结果证明了所提出算法的有效性和鲁棒性，能较好地解决水声目标特征选择问题。
自适应 免疫克隆特征选择 水声目标识别 小样本识别 遗传算法
戴键 杨宏晖
西北工业大学航海学院，西安，710072
国内会议
银川
中文
106-109
2011-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）