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针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定. 相似文献
72.
一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
步态识别作为一种较新的生物认证技术有其独特优势,它旨在根据人行进过程中的行走步态模式来识别其身份.提出一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法:首先采用背景减除算法实现运动人体检测,并根据步幅长度变化特征进行周期分割.然后提取步幅长度极值结合关键帧的频幅均值构成五维特征向量,最后用标准模式分类器在中科院自动化所提供的CASIA步态数据库中进行实验,在降低了算法复杂度的同时,获得了令人鼓舞的实验结果. 相似文献
73.
文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度. 相似文献
74.
Gasoline quality prediction using gas chromatography and FTIR spectroscopy: An artificial intelligence approach 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper reports on analysis of 45 gasoline samples with different qualities, namely, octane number and chemical composition. Measurements of data from gas chromatography and IR (FTIR) spectroscopy are used to gasoline quality prediction and classification. The data were processed using principal component analysis (PCA) and fuzzy C means (FCM) algorithm. The data were then analyzed following the neural network paradigms, hybrid neural network and support vector machines (SVM) classifier. The IR spectra were compressed and de-noised by the discrete wavelet analysis. Using the hybrid neural network and multi linear regression method (MLRM), excellent correlation between chemical composition of the gasoline samples and predicted value of the octane number was obtained. About 100% correct classification for six different categories of the gasoline was achieved, each of which has different qualities. 相似文献
75.
76.
77.
最小二乘双支持向量机算法(LSTSVM)具有训练样本速度快、二分类效率高的特点,在电力系统电力变压器故障诊断中占有独特优势。单一的智能算法诊断自己片面,很难全面进行故障诊断,因此多采用复合智能算法。在LS-TSVM模型基础上引入蚁群算法,利用蚁群算法强大的搜索能力进行寻优计算,结合二叉树构建的LS-TSVM模型可对变压器故障进行全面诊断。通过实际的算例进行仿真,结果表明,混合智能故障诊断方法不仅准确率高,准确度也比传统ANN模型有所提高,证明了该算法模型的有效性和实用性。 相似文献
78.
基于卷积神经网络的光学遥感图像检索 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像检索方法。首先,通过多层卷积神经网络对遥感图像进行卷积和池化处理,得到每幅图像的特征图,抽取高层特征构建图像特征库;在此过程中使用特征图完成网络模型参数和Softmax分类器的训练。然后,借助Softmax分类器在图像检索阶段对查询图像引入类别反馈,提高图像检索准确度,并根据查询图像特征和图像特征库中特征向量之间的距离,按相似程度由大到小进行排序,得到最终的检索结果。在高分辨率遥感图像数据库中进行了实验,结果显示:针对水体、植被、建筑、农田、裸地等5类图像的平均检索准确度约98.4%,增加飞机、舰船后7类遥感图像的平均检索准确度约95.9%;类别信息的引入有效提高了遥感图像的检索速度和准确度,检索时间减少了约17.6%;与颜色、纹理、词袋模型的对比实验表明,利用深度卷积神经网络抽取的高层信息能够更好地描述图像内容。实验表明该方法能够有效提高光学遥感图像的检索速度和准确度。 相似文献
79.
为了实现对BGA焊球的自动检测,建立了自动视觉检测系统。对系统所采用的焊球特征进行提取及缺陷识别,基于高斯混合模型的分类器对检测算法进行研究。根据焊球的形状和尺寸特征设计了焊球缺陷识别和分类算法,并以锡多、锡少和毛刺缺陷为例,分析典型缺陷的识别算法。以焊球形状的圆度和特征区域的面积等特征参数为评价标准,构建二维特征空间。在二维特征空间线性组合的基础上,构建基于高斯混合模型的分类器。构建了训练样本集,并对该分类器进行训练,根据训练结果并结合应用实际修正了模型,并采用测试集对该分类器进行测试验证。实验结果表明,焊球缺陷检测算法的准确度为97.06%,漏判率为0%,检测可靠度为100%。该视觉检测系统满足了工程运用中对识别准确度、稳定性、可靠性等方面的要求。 相似文献
80.