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公开(公告)号：CN117390527A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311400019.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N20/10 , G01S19/42
Abstract: 本发明公开了一种基于全球卫星导航(GNSS)信号的机器学习场景识别方法，涉及卫星导航领域。本发明采用卡方检测对特征进行筛选，对特征的有效性进行了证明，去除了冗余特征；提出基于支持向量机(SVM)和随机森林(RF)的结果融合方法，利用SVM和RF原理的不同和功能的互补性提升了识别准确率，实现一种识别准确率高，低算力要求的基于GNSS信号的机器学习场景识别方法。
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