基于支持向量机的复合柱体目标参数反演
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-09-10
- 简介
pdf
- 506KB
- 页数 未知
- 阅读 81
- 下载 35
用支持向量机(support vector machine,SVM)结合双共轭梯度-快速傅里叶变换方法(BCG-FFT)重构二维金属/介质复合结构柱体目标参数。采用BCG-FFT方法数值模拟复合结构目标的散射特性,以散射电场作为训练样本提供给支持向量机学习,经过适当的离线训练,建立支持向量机逆散射模型,实时重构了复合柱体目标的几何、电磁参数;在相同的条件下,采用人工神经网络(artificial neural net-works,ANN)方法对复合目标参数也进行了重构;比较分析了训练样本信息的差异对支持向量机重构精度的影响。与ANN方法的结果比较表明:支持向量机方法能有效地用于复合结构目标参数反演,且具有较高的精度。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于支持向量机的复合柱体目标参数反演 506KB
基于支持向量机沉降代理模型复合地基优化设计方法 859KB
基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究 514KB
基于支持向量机方法的深基坑变形预测 199KB
基于支持向量机的工程索赔合理工效研究 191KB
基于支持向量机的工程项目风险预测研究 160KB
基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究 39KB
基于支持向量机的电力云故障诊断方法研究 254KB
基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测 197KB
基于粒子群优化支持向量机的电梯故障诊断 620KB