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摘要
本发明属于雷达技术领域,具体涉及一种基于模型融合的雷达人体运动状态分类算法及系统,方法包括：获得训练集；根据所述训练集构建支持向量机模型；根据所述支持向量机模型得到所述支持向量机模型的预测值；根据所述支持向量机模型的预测值构建极限梯度提升树模型。本发明通过stacking模型融合方法对支持向量机模型和极限梯度提升树模型进行融合,支持向量机模型适合处理小样本高纬度,极限梯度提升树模型具有拟合能力强的优点,融合后的模型兼具支持向量机模型与极限梯度提升树模型的优点,使得模型泛化能力更强,识别精度更高,减少了深度学习中,对模型训练的时间。
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