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91.
针对包含不同重采样图像和单次采样图像的混合异构图像进行隐写分析时,由于其统计特性的差异会造成隐写检测分类器中测试样本和训练样本的“失配”现象,从而降低隐写分析算法的检测性能.文章首先分析了不同插值算法和不同重采样因子的重采样图像作为训练样本和测试样本时,训练样本和测试样本“失配”对隐写分析的影响,随后构造了一种基于SVM的多分类器,用以对重采样图像进行多分类,最后提出了一种结合重采样图像多分类的隐写分析算法,降低了“失配”对隐写分析算法的影响,提高了混合异构图像环境下隐写分析算法的检测效果,并以LSBM隐写算法为例进行实验,实验结果验证了本算法的有效性. 相似文献
92.
随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确. 相似文献
93.
支持向量机是典型的两类分类方法,如何将其推广到多分类问题是学者们正在研究的一个热点。对比分析几种常用的多类方法的优缺点,利用标准数据集对多类支持向量机的速度和精度两方面进行试验分析。研究表明,对于大规模的多类分类问题,有向无环图简单易行,具有理想的训练速度与精度,具有一定的参考价值。 相似文献
94.
肖保良 《中北大学学报(自然科学版)》2014,(6):690-694
Gist特征是根据稀疏网格划分提取图像全局特征,它可以很好地描述单一场景,但是对于同一图像可能包含的多个场景,该特征的区分性能有所下降;而PHOG特征,提取的是图像局部轮廓特征,对Gist特征有一定的补充.本文以此提出基于Gist特征与PHOG特征融合的场景分类技术,首先分别提取图像的Gist特征和PHOG特征,然后将两种特征串接起来形成融合特征,最后使用SVM分类器进行场景训练和分类.在OT数据集上,考察了单一特征的分类精度和融合特征的分类精度,以及训练样本数对分类性能的影响,通过实验对比发现特征融合能够有效地提高场景分类的正确率. 相似文献
95.
提出一种经验模态分解、样本熵和支持向量机相结合的短期风速组合预测方法。首先利用经验模态分解将原始风速序列逐级分解成若干个规律性更强的子序列,以减小不同特征尺度序列间的相互影响,提高预测精度。接着计算各风速子序列的样本熵,将复杂度相近的序列归类形成一个新序列,以减少所需建立的预测模型的数量。然后对经 EMD-SE 处理后得到的新的风速子序列分别建立支持向量机预测模型,并采用遗传算法实现各模型参数的自动选取和寻优,最后将各序列的预测结果叠加得到风速预测结果。算例研究表明,该方法充分挖掘了风速序列的特性,能快速地对风速变化作出响应,预测的均方根误差和百分比误差分别比单纯采用支持向量机法降低了5.1%和5.4%,有效地提高了短期风速预测的准确度。 相似文献
96.
97.
针对水下管网定期需要检修和维护的实际需求,设计一套水下管网视觉跟踪检测系统;针对水下光学图像特点和管网铺设特征,提出一种管线跟踪方法。方法通过自适应直方图均衡化将光照不均水下图像转换为匀光图像,结合色彩空间变换方式进行图像增强并完成管道区域分割,通过支持向量机的模式识别方法依据水下机器人跟踪策略对管道图像进行分类,并根据管线分类特征建立管线提取策略,基于Kalman滤波对管线进行跟踪处理。在实验水池进行管道跟踪检测实验,管网路径识别正确率达93.7%,验证了视觉检测系统的有效性和稳定性,能够满足水下管网检测实际需求。 相似文献
98.
99.
利用线性预测(LPC)分析方法建立电弧声信号数学模型并提取声音频域特征,分别用电弧声的LPC预测系数及反射系数作为输入向量构造样本集,建立CO2焊接过程支持向量机模型,对焊接过程保护气体流量进行了识别和分类.测试表明:利用电弧声建立的SVM模型能对焊接气流量进行有效识别. 相似文献
100.