[发明专利]一种基于模糊SVM的目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊SVM的目标分类方法，用于模糊区域的分类，包括以下步骤：1）设定分类面：设定有N类分类面，所述N为大于等于2的自然数；2）分类面遗漏概率的计算：N类所述分类面中，没有被分类面识别出的边界点迹占某类目标总数的比例，为每类分类面的遗漏概率；3）分类面遗漏概率门限的设定：根据系统性能指标要求，设置每类分类面的遗漏概率门限；4）边界点迹分类面的确定：对于去掉的边界点迹，计算其距离最近的两个分类面之间的距离，设定为Ra以及Rb；则边界点迹属于A的隶属度为1‑Ra/（Ra+Rb)，属于B的隶属度为1‑Rb/（Ra+Rb)；比较两个隶属度，则边界点迹属于隶属度大的分类面。

主权项

1.一种基于模糊SVM的目标分类方法，用于模糊区域的分类，其特征在于，包括以下步骤：设定分类面：设定有N类分类面，所述N为大于等于2的自然数；分类面遗漏概率的计算：N类所述分类面中，没有被分类面识别出的边界点迹占某类目标总数的比例，为每类分类面的遗漏概率；分类面遗漏概率门限的设定：根据系统性能指标要求，设置每类分类面的遗漏概率门限，当遗漏概率小于遗漏门限概率时，则进行下一步，否则依次去掉边界点迹，重新计算分类面的目标边界及分类面；边界点迹分类面的确定：对于去掉的边界点迹，计算其距离最近的两个分类面之间的距离，设定为Ra以及Rb；则边界点迹属于A的隶属度为1‑Ra/（Ra+Rb)，属于B的隶属度为1‑Rb/（Ra+Rb)；比较两个隶属度，则边界点迹属于隶属度大的分类面。