基于遗传算法优化的支持向量机雷达HRRP目标识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现GA-SVM混合算法，通过遗传算法自动优化SVM参数，完成雷达高分辨一维距离像（HRRP）的目标分类识别，有效提升模型性能与识别准确率。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的支持向量机雷达HRRP目标识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于遗传算法（GA）与支持向量机（SVM）混合模型的雷达高分辨一维距离像（HRRP）目标自动分类识别系统。系统核心在于利用遗传算法的全局搜索能力，自动寻优支持向量机模型中的关键超参数（如惩罚因子C、核函数参数等），从而构建出高性能的分类器。该系统能够有效处理经过预处理的HRRP特征数据，实现对飞机、舰船等不同雷达目标的精准识别与分类，显著提升了模型的识别精度与泛化能力。

功能特性

• 智能参数优化：采用遗传算法自动、高效地搜索SVM模型的最优超参数组合，避免繁琐的手动调参。
• 高性能分类模型：基于优化后的参数构建SVM分类器，确保模型具备优异的分类性能和泛化能力。
• 全面的性能评估：系统提供多种评估指标与可视化结果，包括分类准确率、混淆矩阵、ROC曲线等，便于模型性能分析。
• 优化过程可视化：绘制遗传算法优化过程中的适应度变化曲线，直观展示参数寻优的收敛情况。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集与测试数据集置于指定目录。训练数据应为包含多类目标标签的HRRP特征矩阵（M×N维），测试数据为待识别目标的HRRP特征矩阵。
2. 配置参数：在相应脚本或配置文件中，设置遗传算法的参数（如种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）以及SVM的核函数类型。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动进行GA-SVM模型训练与优化。
4. 获取结果：运行完成后，系统将输出最优SVM参数、测试集的类别预测结果，并生成性能评估报告与可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB
• 必要工具箱：需要安装MATLAB的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）以及用于绘图的工具箱。

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，其功能涵盖了从数据加载与预处理、遗传算法对支持向量机超参数的优化搜索、基于最优参数训练最终分类模型、对测试集样本进行预测分类，到最终生成分类准确率、混淆矩阵等性能评估指标与可视化图表的全流程。