基于SVM集成和证据理论的多传感器目标识别技术研究

项目名称： 基于SVM集成和证据理论的多传感器目标识别技术研究

项目编号： No.60975026

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王晓丹

作者单位： 中国人民解放军空军工程大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 本项目将针对多传感器目标识别技术进行深入研究，将把SVM集成引入多传感器目标识别，采用SVM集成与D-S证据理论有效结合的方法，以提高多传感器融合目标识别的性能。项目将从基于SVM集成和D-S证据理论的多传感器目标识别方法、结合特征选择和样本选择的SVM集成学习方法研究两个方面，针对基于SVM集成和D-S证据理论的多传感器融合目标识别结构模型、基于SVM集成与D-S证据理论有效结合的融合算法、结合特征选择和样本选择的SVM集成成员个体生成方法、基于局部性能估计的SVM动态选择性集成方法等问题进行研究。其中关键问题的解决将为提高多传感器融合目标识别性能、促进多传感器目标识别技术的研究和系统的实现提供新思路，具有重要的理论意义和重大的实际应用价值。

中文关键词： 多传感器；目标识别；SVM集成；证据理论；

英文摘要：

英文关键词： Multi-sensor；Target Recognition；SVM Ensemble；Evidence Theory；