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针对支持向量机核参数和误差惩罚因子较难选择以及采用单一特征分类效果较差的问题，提出了一种基于蚁群算法与特征融合的空间目标分类算法，克服了以往反复试验以确定其参数的缺点，优化了特征。该方法分类正确率达90％左右，与采用单一特征分类的结果相比，效果较好。验证了方法的有效性。
基于蚁群算法和特征融合的空间目标分类
【摘 要】
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针对支持向量机核参数和误差惩罚因子较难选择以及采用单一特征分类效果较差的问题，提出了一种基于蚁群算法与特征融合的空间目标分类算法，克服了以往反复试验以确定其参数的缺
【机 构】
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西北工业大学航天学院,炮兵指挥学院
【出 处】
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电子技术应用
【发表日期】
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2009年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60575103）
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