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基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别
高分辨率距离像 多极化 平移不变特征 动态集成
2013/5/24
针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题，提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量，然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器，最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规...
基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别
高分辨率距离像 多极化 平移不变特征 动态集成
2013/9/4
针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题，提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量，然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器，最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规...
A bagging SVM to learn from positive and unlabeled examples
A bagging SVM learn from positive unlabeled examples
2010/10/14
We consider the problem of learning a binary classifier from a training set of positive and unlabeled examples, both in the inductive and in the transductive setting. This problem, often referred to a...