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一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法 

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申请/专利权人:江苏中工智联科技有限公司

摘要:本发明涉及无人机技术领域,且公开了一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法,包括如下步骤:收集包含不同类别无人机对象的数据集;训练近邻样本增强和支持向量机边缘优化的目标函数并引入ALM方法更新相关参数;利用样本增强后的新数据进行下一步无人机对象分类工作,输出分类结果。该基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法,通过挖掘数据样本中的潜在结构和相似性信息,提取更具判别性的特征表示,使得无人机对象的分类更加准确和鲁棒。因此,本发明旨在提供一种聚类的鲁棒支持向量机无人机对象分类方法,以解决现有分类方法存在的局限性,实现对无人机对象的高效自动识别和分类。

主权项:1.一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法,其特征在于:所述分类方法包括如下步骤:S1、收集包含不同类别无人机对象的数据集为其中xi∈X∈Rn×d,n为样本总数,d为特征维数;xi为第i个特征向量,yi是特征xi的类别标签;确保数据集包含多种飞行状态、角度和环境条件下的无人机图像。S2、训练近邻样本增强和支持向量机边缘优化的目标函数并引入ALM方法更新相关参数;S3、利用样本增强后的新数据进行下一步无人机对象分类工作,输出分类结果。

全文数据:

权利要求:

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