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基于支持向量机的水雷目标识别研究的中期报告
前言：
本报告旨在对基于支持向量机的水雷目标识别的研究进行中期汇报。我们的研究旨在利用支持向量机算法来识别水雷目标，以提高水雷探测技术的准确性和稳定性。
研究背景：
水雷是海上危险物品之一，其对海上交通、军事活动等都有着严重的威胁。因此，对水雷的准确探测和识别一直都是海上防卫的重要任务之一。传统的水雷探测技术主要基于声呐技术，但其存在许多缺陷，如信号受干扰、水下环境复杂等，导致识别准确度低。为了解决这些问题，基于支持向量机的水雷目标识别得到了广泛关注。
研究内容：
本研究基于支持向量机算法，综合考虑了水雷信号的多个特征参数，包括信号的能量、频谱形状等。具体流程如下：
1.数据采集：选取了多个不同种类的水雷目标，采集了它们的信号数据。
2.信号预处理：对采集到的信号进行预处理，包括滤波、降噪等。
3.特征提取：提取水雷信号的多个特征参数，如能量、频谱形状等。
4.特征选择：使用相关性分析等方法对提取的特征参数进行筛选，选出对分类准确性有显著影响的特征。
5.模型训练：使用支持向量机算法对筛选后的特征进行训练，得到水雷目标识别模型。
6.模型测试：针对不同种类的水雷目标，对模型进行测试，评估其分类准确性和稳定性。
目前，我们已完成了数据采集、信号预处理和特征提取的工作，并初步筛选出了对分类准确性有显著影响的特征。支持向量机算法的参数选择和模型训练工作正在进行中。
研究成果：
目前，我们已取得了一定的研究成果，初步实现了基于支持向量机的水雷目标识别，并得到了一些较好的分类结果。我们相信，在进一步优化和完善后，该方法将可以在水雷探测领域发挥重要作用，提高海上安全等方面的应用。