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  • 基於支持向量機的地面目標自動識別技術
    該商品所屬分類:工業技術 -> 電子通信
    【市場價】
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    【作者】 宋小杉,蔣曉瑜,胡雙演,方林波 
    【所屬類別】 圖書  工業技術  電子通信  雷達 
    【出版社】國防工業出版社 
    【ISBN】9787118116847
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787118116847
    作者:宋小杉,蔣曉瑜,胡雙演,方林波

    出版社:國防工業出版社
    出版時間:2018年11月 

        
        
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    內容簡介
    《基於支持向量機的地面目標自動識別技術》結合多傳感器信息融合平臺和支持向量機理論,探索了地面目標自動識別的可行方法。
    《基於支持向量機的地面目標自動識別技術》中基於大量實驗數據對SVM數據庫構建、模型優化、特征選擇等關鍵技術進行了深入研究,提出了新方法。
    《基於支持向量機的地面目標自動識別技術》可供從事支持向量機、機器學習、人工智能、圖像處理、目標識別等方向的科研人員參考,也可作為高等院校相關專業教材。
    目錄
    第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 多傳感器信息融合
    1.2.1 定義與一般模型
    1.2.2 信息融合的主要技術和方法
    1.3 基於多傳感器信息融合的目標識別
    1.3.1 融合識別的三個層次
    1.3.2 融合識別研究現狀
    1.4 支持向量機的發展和研究現狀

    第2章 統計學習與支持向量機
    2.1 統計學習理論
    2.1.1 機器學習中的期望風險與經驗風險
    2.1.2 VC維理論第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 多傳感器信息融合
    1.2.1 定義與一般模型
    1.2.2 信息融合的主要技術和方法
    1.3 基於多傳感器信息融合的目標識別
    1.3.1 融合識別的三個層次
    1.3.2 融合識別研究現狀
    1.4 支持向量機的發展和研究現狀

    第2章 統計學習與支持向量機
    2.1 統計學習理論
    2.1.1 機器學習中的期望風險與經驗風險
    2.1.2 VC維理論
    2.1.3 結構風險小原則
    2.2 支持向量機
    2.2.1 線性可分分類
    2.2.2 線性不可分分類
    2.2.3 SVM的一般形式
    2.2.4 常用的核函數
    2.2.5 應用SVM的一般步驟
    2.2.6 SVM多類分類

    第3章 基於支持向量機的目標特征庫的建立
    3.1 UCI開放實測特征庫介紹
    3.2 圖像的特征提取
    3.2.1 圖像不變矩
    3.2.2 主成分分析
    3.3 低分辨率圖像特征庫的組建及SVM識別性能比較
    3.3.1 低分辨率圖像特征庫的組建
    3.3.2 基於三種特征庫的SVM識別性能比較
    3.4 高分辨率圖像特征庫的組建及SVM識別性能比較
    3.4.1 高分辨率圖像特征庫的組建
    3.4.2 基於兩種特征庫的SVM識別性能比較
    3.5 兩類裝甲車輛特征庫的建立
    3.5.1 圖像獲取
    3.5.2 基於MeanShift的圖像平滑與分割
    3.5.3 裝甲車輛紅外特征庫與可見光特征庫的建立
    3.5.4 特征融合及融合特征庫的建立
    3.5.5 基於各特征庫的SVM識別效率比較
    ……

    第4章 支持向量機模型選擇
    第5章 支持向量機特征選擇
    第6章 基於增後特征庫的支持向量機
    第7章 支持向量機目標識別的軟件實現
    第8章 總結與展望

    參考文獻
    書摘插畫
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