基于支持向量机的N型激波识别技术(英文)  

Recognition Technique of Shock N-wave Based on Support Vector Machine(SVM)

作　　者：吕永林[1] 字正华[2] 

机构地区：[1]楚雄师范学院经济信息管理及计算机应用系,云南楚雄675000 [2]云南财经大学信息学院,云南昆明650221

出　　处：《云南师范大学学报（自然科学版）》2009年第4期35-38,共4页Journal of Yunnan Normal University:Natural Sciences Edition

基　　金：云南省自然科学基金资助项目(2005F0031Q);云南省教育厅科研基金资助项目(07C41491)

摘　　要：超音速目标识别过程中,其产生的N型激波容易与爆炸波混淆在一起,从爆炸波中识别N型激波非常重要。本文提出一种从爆炸波中识别N型激波的技术,通过用5.56mm,7.62mm,12.7mm超音速枪弹做射击试验和TNT炸药爆炸试验,获取N型激波和爆炸波原始数据,进行了特征提取,并采用主成份分析(PCA)方法对特征数据进行压缩处理后,用支持向量机(SVM)方法进行分类识别。结果表明,文中提出的识别方法是可行的和有效的。It is important to distinguish shock N - wave from explosive noise in recognizing different supersonic targets. A recognition technique of shock N - wave was proposed in this paper. By experimental test for 5. 56mm, 7.62mm, 12.7mm projectiles and TNT explosion, original data were obtained and then feature extraction was carried out. We employed principal component analysis （PCA） to compress data set of original feature variables and method of support vector machine （ SVM ） to learn and train data set. Results show that the recognition approach employed in this paper is feasible and effective.

关 键 词：N型激波 爆炸燥声 识别技术 主成份分析 支持向量机(SVM) 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]