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支持向量机方法及其在机载毫米波雷达目标识别中的应用研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-32页
   ·引言第14页
   ·研究背景第14-15页
   ·雷达目标识别的基本内容第15-16页
   ·雷达目标识别的困难第16-17页
   ·雷达目标识别的分类器设计第17-19页
   ·支持向量机的原理第19-25页
     ·统计学习理论的基本概念第19-20页
     ·线性支持向量机第20-22页
     ·非线性支持向量机第22-24页
     ·支持向量机的核函数第24页
     ·支持向量机的特点第24-25页
   ·支持向量机的研究现状第25-29页
     ·支持向量机的训练算法研究第25-26页
     ·支持向量机的模型选择研究第26页
     ·支持向量机的多类问题研究第26-27页
     ·支持向量机的变形算法第27-28页
     ·支持向量机的应用研究第28-29页
   ·本文的主要工作与结构安排第29-32页
第二章 支持向量预选取算法研究第32-43页
   ·引言第32-34页
   ·支持向量的特点分析第34页
   ·基于密度法的支持向量预选取算法第34-38页
     ·算法的原理第34-36页
     ·密度的定义第36-37页
     ·边界向量的确定第37-38页
     ·算法的主要步骤第38页
   ·实验结果及分析第38-42页
     ·仿真数据第38-41页
     ·实测数据第41-42页
   ·小结第42-43页
第三章 支持向量机增量学习算法研究第43-54页
   ·引言第43-44页
   ·支持向量机增量学习分析第44-48页
     ·支持向量机的KKT条件第45-47页
     ·增量学习后支持向量集的变化分析第47-48页
   ·支持向量机增量学习淘汰算法第48-49页
   ·支持向量机增量学习算法第49-51页
     ·符号定义第50页
     ·学习过程第50-51页
     ·淘汰规则第51页
   ·实验结果及分析第51-52页
   ·小结第52-54页
第四章 直推式支持向量机分类学习算法研究第54-74页
   ·引言第54-55页
   ·直推式支持向量机第55-57页
   ·直推式支持向量机学习算法第57-58页
   ·渐进直推式支持向量机学习算法第58-60页
   ·改进的渐进直推式支持向量机学习算法第60-65页
     ·标注可信度的定义第61-62页
     ·一种改进的渐进直推式支持向量机学习算法第62-65页
   ·结合K 近邻法的改进的渐进直推式支持向量机学习算法第65-67页
     ·K 近邻法简介第66页
     ·原理分析第66-67页
     ·算法的主要步骤第67页
   ·实验结果及分析第67-72页
   ·小结第72-74页
第五章 基于1类支持向量机的高分辨雷达真假目标识别第74-93页
   ·引言第74-75页
   ·基于目标散射点位置相关的高分辨雷达目标检测算法第75-79页
     ·基于第一检测门限的检测第76-77页
     ·基于位置信息的相关检测器第77-78页
     ·算法的主要步骤第78-79页
   ·2 类支持向量机算法简介第79-80页
   ·1 类支持向量机算法简介第80-82页
     ·1 类支持向量机的原理第80-81页
     ·参数变化对分类面的影响第81-82页
   ·高分辨雷达真假目标识别的1 类SVM 分类器构造第82-88页
     ·K -均值算法简介第83-85页
     ·高分辨雷达真假目标识别的聚类式的1 类SVM 模型第85-86页
     ·多类真目标情况下的处理第86-88页
   ·实验结果及分析第88-91页
   ·小结第91-93页
第六章 机载毫米波雷达目标识别软件平台的设计与开发第93-104页
   ·引言第93页
   ·雷达目标识别软件平台的需求分析第93-94页
   ·雷达目标识别软件平台的总体设计第94-99页
   ·基于外场实测数据的SVM 算法性能验证第99-103页
   ·小结第103-104页
第七章 结束语第104-107页
致谢第107-109页
参考文献第109-123页
作者在攻读博士学位期间发表(撰写)的论文第123-124页
作者在攻读博士学位期间参与的科研项目第124页
作者在攻读博士学位期间的获奖情况第124页

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