《表1 常规OCSVM算法与双阈值OCSVM算法的尾流探测准确率》

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《利用改进单分类支持向量机提升舰船尾流目标的检测准确率》

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将自适应特征提取结果作为输入，设收发合置换能器位于水深20 m处，尾流厚度为5 m，海水温度为20℃，盐度为25‰，声速为1 511 m/s，换能器方位角方向束宽=π/10 rad，声波衰减系数β=0.1 d B/m．发射信号长度为10 ms、频率为400 k Hz的CW脉冲信号，发射间隔为100 ms，设信噪比为30 d B，仿真产生60个无尾流回波信号作为训练样本；在信噪比分别为40 d B、30 d B、20 d B、10 d B时，分别仿真产生100个无尾流时的回波信号和100个有尾流时的回波信号作为测试样本。OCSVM需要预设参数v，用以表示分类错误率（边界支持向量率）的上界，全部支持向量率的下界也称为v属性。本文中v取0.1，高斯核函数的参数g取0.1，利用LIBSVM工具箱训练得到分类器。将200个测试样本平均分为5组，分别利用常规OCS-VM算法和双阈值OCSVM算法对测试样本进行分类，分类准确率取均值，结果如表1所示。