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基于支持向量机的水雷目标识别研究的任务书
任务书
一、研究任务
水雷目标识别一直是水面目标识别领域中一个重要的研究领域。本研究将基于支持向量机（SVM）算法对水雷目标进行识别。具体任务如下：
1.阅读相关文献，熟悉支持向量机算法原理以及水雷目标识别技术的研究现状。
2.收集水雷目标数据集，包括不同类型、不同场景、不同角度等。对数据预处理，进行特征提取和数据划分。
3.分别采用线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数支持向量机等方法对数据进行训练和测试，得到不同方法下的分类效果，包括准确率、召回率、F1值等指标。
4.对分类结果进行分析和比较，得出最优的支持向量机分类模型，并进行优化和验收。
二、研究内容
1.SVM算法原理研究
了解SVM算法的理论基础和实现方式，包括线性支持向量机、非线性支持向量机、核函数支持向量机等。
2.数据预处理和特征提取
对水雷目标数据进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作。通过特征选择、特征提取等方式将原始数据转化为可用于SVM分类的特征向量。
3.支持向量机分类模型训练和测试
采用不同方法对水雷目标数据进行训练和测试，得到各种分类方法下的准确率、召回率、F1值等指标。
4.分类结果分析和比较
对分类结果进行数据分析和比较，得出最优的支持向量机分类模型，并进行模型优化和验收。
三、研究成果
1.完成水雷目标识别基于SVM算法的研究，得出最优的分类模型，并进行验证和优化。
2.发表相关的学术论文，向科学界交流研究成果，提高水雷目标识别技术的研究水平。
3.编写相关的软件和文档，方便其他研究者、军事工作者等使用本研究成果。
四、研究时间和经费预算
研究周期为6个月，经费预算为30万元，其中包括设备、材料、出版、差旅及相关研究费用。