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龍圖騰網獲悉北京工業大學申請的專利一種基于改進模糊支持向量回歸機的地物隱身目標探測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115144021B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210659933.6，技術領域涉及：G01D21/02；該發明授權一種基于改進模糊支持向量回歸機的地物隱身目標探測方法是由趙德群;馬婧妍;鄧錢華設計研發完成，并于2022-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進模糊支持向量回歸機的地物隱身目標探測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進模糊支持向量回歸機的隱身目標探測方法，在高靈敏度的毫米波輻射計探測隱藏目標的過程中，輻射計會同時受到背景噪聲的影響，導致隱身目標錯誤檢測。本發明加入了對異值點和噪聲的抑制，同時采用粒子群優化融合Levenberg?Marquardt的模糊支持向量回歸機模型中的懲罰參數和核參數，利用模糊支持向量回歸機模型對毫米波輻射計探測地物中隱身目標的測量參數進行反演，根據反演得到的目標亮度溫度與環境溫度計算得到目標的發射率，實現對地物中隱身目標的探測。本方法通過在支持向量回歸機中引入模糊隸屬度函數，降低噪聲和異常值對目標探測結果的影響，并利用優化算法優化模糊支持向量回歸機的參數，提升地物隱身目標探測的精確度。

本發明授權一種基于改進模糊支持向量回歸機的地物隱身目標探測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進模糊支持向量回歸機的地物隱身目標探測方法，其特征在于，包括： 步驟1：采用毫米波輻射計測量參數作為樣本數據； 步驟2：構建粒子群優化融合Levenberg-Marquardt的模糊支持向量回歸機反演模型； 所述步驟2包括： 步驟2.1：對樣本數據進行歸一化處理； 步驟2.2：將歸一化后的樣本數據打亂，隨機選取歸一化后樣本數據的五分之四作為訓練集，將剩余的五分之一作為測試集； 步驟2.3：構建模糊支持向量回歸機模型； 步驟2.4：構建Levenberg-Marquardt優化模糊支持向量回歸機的懲罰因子C和核參數σ的算法模型； 步驟2.5：構建粒子群優化Levenberg-Marquardt算法的阻尼因子μ的算法模型，最終得到優化后的粒子群優化融合Levenberg-Marquardt的模糊支持向量回歸機反演模型； 步驟3：根據構建的粒子群優化融合Levenberg-Marquardt的模糊支持向量回歸機反演模型對毫米波輻射計測量參數進行反演； 步驟4：根據反演結果、環境溫度計算目標的發射率。

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