基于改进TSVM的通信辐射源个体识别

为了解决通信辐射源个体中标签获取难问题，引入半监督机器学习理论，提出了一种基于预测置信度进行迭代的半监督学习算法(Improved Transductive Support Vector Machine Iterative Algorithm Based on the Confidence of Prediction，CP-TSVM)。该方法在TSVM算法的基础上，充分利用无标签样本，根据预测结果置信度进行迭代，能够大幅度减少分类器的运算量。计算机仿真表明，在有标签样本数目占总样本2%的情况下，CP-TSVM较TSVM算法在保证识别准确率的同时，模型训练时间缩短近60 s。