【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机，具体为一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法。
技术介绍
1、无人机在安全监控、航空航天科研等领域发挥着重要作用。随着无人机技术的不断发展，对无人机对象的自动分类和识别需求日益增长。针对这一需求，传统的无人机对象分类通常依赖于手工设计的分类算法，分类效果往往不尽如人意。无人机对象分类在实际应用中常常会受到噪声的干扰。噪声可能来自多个方面，包括传感器误差、环境干扰、图像质量、天气条件等因素。这些噪声因素可能导致图像信息不清晰、失真或混淆，从而影响无人机对象分类的准确性和稳定性。为克服这些问题，基于聚类的鲁棒支持向量机无人机对象分类方法应运而生；鉴于此，我们提出了一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，所述分类方法包括如下步骤：
3、s1、收集包含不同类别无人机对象的数据集为其中xi∈x∈rn×d，n为样本总数，d为特征维数；xi为第i个特征向量，yi是特征xi的类别标签；确保数据集包含多种飞行状态、角度和环境条件下的无人机图像。
4、s2、训练近邻样本增强和支持向量机边缘优化的目标函数并引入alm方法更新相关参数；
5、s3、利用样本增强后的新数据进行下一步无人机对象分类工作，输出分类结果
6、可选的，所述s2进一步包括：
7、s21、在原始数据上学习鲁棒结构相似图并进行聚类，支持向量机边缘优化的目标函数如下：
8、
9、
10、diag(s)＝0,s≥0,st1＝1；
11、s22、引入拉格朗日乘子α＝(α1,α2,…,αn)，β＝(β1,β2,…,βn)，通过原函数的对偶问题更新权重向量w：
12、
13、代入对偶函数得到如下目标函数：
14、
15、
16、s23、通过将非凸约束近似为凸函数，并引入变量以解耦，得到目标函数的增广拉格朗日函数，进而使用alm的方法求解并对各个参数进行优化；引入辅助变量h＝s，模型相应的增广拉格朗日函数为：
17、
18、s.t.diag(s)＝0,s≥0,st1＝1
19、其中u为正则化参数，m1,m2是拉格朗日乘子；计算并更新近邻聚类结构参数s：
20、sij＝(η-(λ2gij-2unij)/(u+λ3))+
21、计算并更新参数h：
22、
23、可选的，所述s21进一步的包括：所述s是一个亲和度矩阵，用于描述样本之间的距离关系，即相似性。sij为第i个数据点到第j个数据点的距离权值；λ1，λ2，λ3，λ4为正则化参数，最后一项为正则化以避免平凡解；通过邻域样本构造一个新的数据样本来增强数据的表示，将其表示为
24、可选的，所述s3进一步的包括：
25、第i类和第j类之间二分类支持向量机决策函数为：
26、ynew＝sign(wi,jtφ(xnew)+bi,j)＝sign(∑ytαtk(xt,xnew+bi,j))
27、其中，根据“一对一”多分类策略投票选出票数最多的一类为该无人机对象xnew的预测类别。
28、与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，具备以下有益效果：
29、该基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，通过挖掘数据样本中的潜在结构和相似性信息，提取更具判别性的特征表示，使得无人机对象的分类更加准确和鲁棒。因此，本专利技术旨在提供一种聚类的鲁棒支持向量机无人机对象分类方法，以解决现有分类方法存在的局限性，实现对无人机对象的高效自动识别和分类。
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1.一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述分类方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述S2进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述S21进一步的包括：所述S是一个亲和度矩阵，用于描述样本之间的距离关系，即相似性。Sij为第i个数据点到第j个数据点的距离权值；λ1，λ2，λ3，λ4为正则化参数，最后一项为正则化以避免平凡解；通过邻域样本构造一个新的数据样本来增强数据的表示，将其表示为
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述S3进一步的包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述分类方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述s2进一步包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于聚类的鲁棒支持向量无人机对象分类方法，其特征在于：所述s21进一步的包括：所述s是一个亲...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：江苏中工智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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