[发明专利]基于留一样本交叉检核的LS-SVM算法的稀疏处理方法有效
| 申请号： | 201910013951.5 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109799506B | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 黄贤源;黄辰虎;范龙;高飞;陆秀平;吴太旗 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军92859部队 |
| 主分类号： | G01S15/42 | 分类号： | G01S15/42;G01S7/527 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 赵熠 |
| 地址： | 300061*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于留一样本交叉检核的LS‑SVM算法的稀疏处理方法，首先获取原始深度样本，然后利用LS‑SVM获取最佳组合参数，再计算出原始拉格朗日乘子值和测试样本的权比重，将原始拉格朗日乘子值与权比重相乘后得到新拉格朗日乘子值，最后对测试样本进行稀疏处理后完成处理过程。本发明弥补了现有LS‑SVM算法构建海底趋势面过程中支持向量机解不具备稀疏性的缺陷，拓展了LS‑SVM算法在构建海底趋势面的应用范围，提出了具体的测深训练样本筛选方法，该方法可以快速有效的对特征训练样本进行修剪，在确保LS‑SVM算法稀疏性的基础上，合理构造海底趋势面函数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 交叉 检核 ls svm 算法 稀疏 处理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于留一样本交叉检核的LS‑SVM算法的稀疏处理方法，其特征在于：包括以下步骤：⑴利用回波获取扇面内多个被测点的水深值，每个坐标值对应的水深值为原始深度样本；⑵利用LS‑SVM获取最佳组合参数；⑶利用LS‑SVM对原始深度样本进行初始训练，计算出原始拉格朗日乘子值；⑷基于留一样本交叉检核计算测试样本残差序列，计算测试样本的权比重；⑸根据步骤⑶和步骤⑷的结果计算新拉格朗日乘子值；⑹利用步骤⑸的结果对测试样本进行稀疏处理；⑺完成处理。
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- 本发明公开了一种汽车周围环境监测方法与装置和系统及存储介质，方法包括：实时获取汽车CAN网络监控车速、横摆角速度，计算所述汽车的运动轨迹信息；实时获取雷达在检测到障碍物后超声波飞行时间、超声波回波高度、超声波余震时间，实现实时监测汽车周边障碍物的功能；利用定位计算步骤、多普勒距离计算步骤、三角定位距离计算步骤、实时跟踪障碍物以及判断障碍物距离步骤，计算出障碍物相对于汽车的角度和位置。能够得出汽车周边环境的障碍物位置信息，给自动泊车系统、代客泊车系统以及更多的自动驾驶系统提供近距离的障碍物位置信息，同时也可以通过界面显示汽车周边障碍物的距离信息，为汽车导航技术发展做出贡献。
- 海底水平阵阵形校正方法及处理器-202111030985.9
- 张兵兵;朱家华;张卫华;彭承彦;郭微;吴艳群;徐国军;郭继周 - 中国人民解放军国防科技大学
- 2021-09-03 - 2021-11-30 - G01S15/42
- 本发明实施例提供一种海底水平阵阵形校正方法、装置、处理器及存储介质。方法包括：通过海底水平阵布放海域对应的发射点发射合作声信号；根据合作声信号获取到海底水平阵布放的区域位置、海底水平阵的预部署方位、声速剖面数据以及发射点的位置信息；获取发射点对应的阵列信道响应；根据区域位置、预部署方位、声速剖面数据和发射点的位置信息，确定阵列信道响应对应的拷贝阵列信道响应；根据阵列信道响应和拷贝阵列信道响应确定对应的相关峰最大值；将相关峰最大值作为代价值，通过预设遗传算法确定海底水平阵的最优阵形参数。
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