基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别.pdf

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1、第26卷第6期航空学报VOl.26NO.62005年11月ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICANOv.2005文章编号!1000-6893(2005)06-0738-05基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别杨俊9谢寿生(空军工程大学工程学院一系9陕西西安710038)FuzzySupportvectormachinesbasedrecognitionforaeroplaneFlightactionYANGJun9XIEShOu-sheng(TheEngineeringI

2、nstitute9AirFOrceEngineeringUniversity9Xilan7100389China)摘要:传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时9出现不可分区域G针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机G采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别G实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明9模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高G关键词!支持向量机6模糊支持向量机6飞行动作识别中图分类号:V249文献标识码:Aabstract:Withthe

3、traditiOnalSVMs*tWO-classprOblemsextendingtOthemulti-classprOblems9theunclassifi-ableregiOnsexist.FlightactiOnrecOgnitiOnisprOpOsedinthispaperbasedOnthefuZZysuppOrtvectOrMa-chines(FSVMs).SixkindsOfrecOrdedflightdataOfflightactiOnarerecOgniZedbyFSVMs.Simu

4、latiOnresultsshOWthattheimprOvedFSVMshascharacteristicsOfsimplercalculatiOnandbettertestingcOrrectnessthanthetraditiOnalSVMsapprOach.Keywords:suppOrtvectOrmachines6fuZZysuppOrtvectOrmachines6flightactiOnrecOgnitiOn目前在航空兵部队9飞行员的改装考核训数有关的二次规划问题9较扎实的理论基础使其练

5、的过程中9获取必要的反馈信息的方法有两类:具有良好的推广性G一是飞教练机9通过H后舱考前舱H的方式9由飞行多类支持向量机求解分类问题也已有了广泛596教员讲评以及纠正6二是放单飞的飞行员自己反的研究9比较简单的是将其转化为多个两类映情况G总体来说9缺少一种必要的科学的监控问题进行求解G根据未知数据在多个分类器中判手段和考核手段G中国产现役飞机大部分都改装决函数值来识别该样本的类别9在这种方法中数或加装了飞行参数记录系统9该系统可以在飞行据有可能存在不可分区域G全过程中记录飞行的主要参数9包括飞行训练质结

6、合模糊逻辑理论9提出模糊支持向量机来量评估所需的姿态参数及高度速度等G可以利解决分类时存在的不可分区域G采用该方法对6用飞行参数数据实现飞行训练质量评估的自动种飞行动作模式进行识别9结果表明该方法简单化G但必须要做到以下两点:①数据来源充足易行9识别率较高G准确9能基本正确反映飞行过程6②自动识别飞l基本原理行员所作的动作G随着硬件条件的发展9第1条要求已经能够(1)支持向量机比较好地满足了9而第2条件9即对飞参数据深层两类支持向量机的数学描述如下:给出训练次分析领域的研究9到目前为止在中国还基本是样本

7、数据(!9y)99(!9y)!GrN9yG11nn一个空白G飞行动作识别可以归结为一个模式识-1919可以被超平面y("T.!)+bB19i=i别问题9然而传统的统计模式识别方法如线性分199n分开G"为权值向量9b为偏置值G如果类器(Fisher判别MSE算法)过于简单Bayes离超平面最近的样本与超平面之间的距离最方法难于实现人工神经网络的推广性较弱等都大9则这个超平面就是最优超平面G最优超平存在这样或那样的问题G面具有最大的推广能力9可以通过求解凸二次规1～4支持向量机是近几年来机器学习领域最12

8、T划最优问题得到最小化"9约束yi(#.有影响的成果之一9此算法是解一个维数与样本2!)+bB1G利用对偶规则9线性可分的优化问题可简化为收稿日期!2004-07-28"修订日期!2005-03-22第5期杨俊等基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别739最大化类1D(!>=1nnn!G(12>1J类2D(!>=-1W(>=i-2iyijyj(!i!j>i=1i=1i=1(2>多类支持向量机n约束n传统的N类支持向量机求解多类分类时通iyi=