基于支持向量机的飞行场景分类算法研究的任务书.docx

基于支持向量机的飞行场景分类算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着无人机技术的发展，无人机在军事、民用等领域的应用越来越广泛。作为无人机应用的载体，飞行场景的分类在无人机的飞行控制和应用领域有着重要的应用价值。
本任务旨在研究一种基于支持向量机的飞行场景分类算法，通过对飞行场景数据的学习和训练实现飞行场景的分类和识别。
二、任务要求
1、综合各种文献资料，对支持向量机算法进行深入研究和了解，掌握支持向量机的基本原理和分类方法。
2、针对无人机中常见的飞行场景，如巡航、着陆、起飞、悬停等进行分类研究，并根据场景特点和无人机飞行状态设计相应的特征提取方式。
3、采用MATLAB等工具，利用从实际场景中采集的数据进行实验验证，并对结果进行分析和总结。
4、编写实验报告，详细记录算法设计思路、实验过程和结果分析等内容。
三、任务流程
1、文献综述：搜集相关文献资料，了解支持向量机原理和应用领域，研究支持向量机在无人机场景分类中的应用现状。
2、数据采集和特征提取：根据无人机飞行场景特点，设计相应的数据采集方式，并根据场景特征进行特征提取，提取出具有代表性的特征。
3、支持向量机分类模型设计和实现：根据提取出的特征建立支持向量机分类模型，训练模型并进行参数调整，获得最佳模型。
4、实验验证和结果分析：利用采集到的场景数据对模型进行实验验证，比较不同模型的性能，并对实验结果进行分析总结。
5、撰写实验报告：根据研究过程和实验结果撰写实验报告，总结研究成果。
四、任务成果
1、研究成果包括支持向量机算法在无人机场景分类中的应用研究，以及基于支持向量机的飞行场景分类算法设计和实现。
2、对不同场景的数据进行分类并完成实验验证，得到一定的分类精度和性能表现。
3、以实验结果为基础，编写实验报告，详细记录研究思路、实验步骤和结果分析，总结算法特点和优缺点。
五、任务要求
1、任务周期为15天左右，每天工作时长约为8小时。
2、提交任务成果包括：研究报告和源代码。
3、研究报告应包括：任务背景、研究目的、研究方法、实验结果和分析、总结和展望等内容，字数不少于3000字。
4、源代码应包括：支持向量机分类算法代码和实验数据集代码等。
5、任务完成后，需进行任务答辩，对研究成果进行汇报和展示。
六、参考文献
1、Boser,B.E.,Guyon,I.M.,&Vapnik,V.N.(1992).Atrainingalgorithmforoptimalmarginclassifiers.ProceedingsofthefifthannualworkshoponComputationallearningtheory,144-152.
2、张玉恩,戴宏宇,&陈建刚.(2010).基于支持向量机的视频图像分类技术.现代电子技术,33(20),78-81.
3、Sun,X.J.,Liu,Y.,&Zhang,J.(2014,August).TheapplicationofSVMinaircraft'sflightattituderecognition.InProceedingsof20146thInternationalConferenceonIntelligentHuman-MachineSystemsandCybernetics(Vol.1,pp.257-260).IEEE.
4、韩瑾,&王建明.(2018).基于支持向量机的人体动作分类研究.现代电子技术,41(2),95-100.