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为了研究桩基缺陷的快速和准确的分类方法,依据支持向量机(SVM)理论,采用多层分类的方法,改进了一对一SVM多分类器结构,构建了二层一对一SVM多分类器模型,提出了二层多分类计算方法.与BP神经网络相比,二层SVM分类器的学习训练快捷,分类处理的实时性能好,对小样本测试环境的适应能力强,并且具有较好的分类准确率.该方法适合于分析训练样本数量少、分类精度要求高和分类输入输出变量较多的桩基缺陷诊断等多分类问题,对桩基多处缺陷识别的研究也具有重要支持. 相似文献
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为解决基于卷积神经网络(CNN)的糖尿病视网膜病变(DR)图像分类算法上普遍存在模型参数难以训练、易过拟合的问题,本文提出一种基于迁移学习和支持向量机(SVM)分类器的DR图像分类算法。首先,对DR图像进行预处理和数据扩增;其次,采用迁移学习方法预初始化深度学习分类算法中的经典框架VGGNet-16网络的模型参数,固定浅层网络参数不变,微调深层网络参数;最后,提取VGGNet-16最后一个隐藏层的特征向量训练支持向量机(SVM)分类器判定DR图像是否病变。实验结果表明,在Kaggle-DR公共数据集共35126张DR图像进行实验,在随机抽取的3500张作为测试集,分类准确率为0.931、敏感性为0.933、特异性为0.928,并能加快网络收敛和提高模型的泛化性。 相似文献
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针对单分类器没有充分考虑数据集的特征而不能很好地完成分类识别,提出了一种基于集成学习技术的SVM集成的图像分类方法。该方法是在基于较为流行的词袋(Bag-of-Words,BOW)模型的图像分类方法的基础上,利用训练生成的不同SVM分类器分类测试图像,并将分类结果采用集成学习算法进行集成。分别采用传统的BOW模型的图像分类方法和本文提出的方法进行分类实验,实验结果表明采用SVM集成的图像分类方法明显提高了分类精度,具有一定的稳健性。 相似文献
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SVM在图像分类中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
支持向量机(SVM)是一种新的机器学习技术.本文采用一对一方法构建多分类SVM分类器.利用常用的灰度共生矩阵方法提取图像纹理特征,组成特征向量,输入构建好的SVM多分类器中进行分类.对从Brodatz纹理库中选取的4张纹理图像进行了分类实验,取得较好的分类结果. 相似文献
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网页分类存在着新词多、特征维数高的问题,提出了一种新的网页分类方法。首先利用桥本体对分类领域本体进行集成,建立多本体语义标注模型,对文本特征进行降维。在此基础上,对不同类标号的关健词进行聚类,解决新词无法识别的问题,同时考虑网页标签的不同权重,用改进的SVM模型对中文网页进行分类。实验结果表明,上述方’法改进了传统SVM分类器的性能。 相似文献
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一种基于集成BP网络的手写汉字识别方法 总被引:6,自引:3,他引:3
针对脱机手写体汉字识别,文章给出了一种基于多层BP网络的并行集成方法,该方法是纯神经网络的多分类器并行集成方案。汉字经预处理后,采用弹性网格变换和Zernike矩分别对汉字进行局部和全局特征提取,利用两个BP网络分类器对这两种特征进行训练和初分类。再利用集成网络对前两个子网络的识别结果进行识别。同时对BP网络的应用做了有益的探索,也为BP网络在人类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。实验结果验证了此方法的有效性。 相似文献
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提出一种基于类haar特征和改进AdaBoost分类器的车辆图像识别算法,以解决当前基于SVM分类器或级联分类器存在的分类识别性能不足以及传统基于AdaBoost算法的训练所需时间过长的问题.首先,基于积分图提取图像的扩展类haar特征,然后对所提取的海量类haar特征应用改进的AdaBoost分类器训练方法进行特征选择及分类器训练,最后利用所选择的特征信息及训练得到的分类器进行两类分类识别.实验结果表明,文中方法无论是在识别性能还是训练所需时间方面均明显优于传统方法,具有较好的应用前景. 相似文献
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文本分类将自然语言文本按内容归入一个或多个预定义类别中,在许多信息组织和管理中都是一项重要的内容。不同算法的分类;佳确性各不相同。在文本分类领域,SVM分类器是一种常用且效果较好的分类器,具有较严密的理论基础。对SVM分类器进行了分析,提出了利用增量模式实现多类文本分类的算法。实验表明:增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法。 相似文献
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高分辨率遥感图像地物信息丰富,但场景构成复杂,目前基于手工设计的特征提取方法不能满足复杂场景分类的需求,而非监督特征学习方法尽管能够挖掘局部图像块的本征结构,但单一种类及尺度的特征难以有效表达实际应用中复杂遥感场景特性,导致分类性能受限.针对此问题,本文提出了一种基于多尺度多特征的遥感场景分类方法.该算法首先设计了一种改进的谱聚类非监督特征(iUFL-SC)以有效表征图像块的本征结构,然后通过密集采样提取每幅遥感场景的iUFL-SC、LBP、SIFT等三种多尺度局部图像块特征,并通过视觉词袋模型(BoVW)获得场景的中层特征表达,以实现更为准确详实的特征描述,最后基于直方图交叉核的支持向量机(HIKSVM)进行分类.在UC Merced数据集以及WHU-RS19数据集上的实验结果表明本文方法可对遥感场景进行鉴别特征提取,有效提高分类性能. 相似文献
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支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于遥感影像数据具有多传感器、多平台、多时相、多光谱和多分辨率的海量数据特点,对其分析与处理具有一定的困难,而支持向量机作为一种新的学习方法,恰好能有效解决遥感图像处理中常见的困难.结合遥感图像和支持向量机的特性,重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用.对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨. 相似文献
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根据遥感图像飞机目标的特点,提出一种基于不变性特征的支持向量机(SVM)识别算法。首先结合小波分解进行平移、旋转、缩放不变性特征提取;然后对基于遗传算法(GA)的SVM模型参数选择方法在核函数的选择、搜索空间的确定等方面进行改进,并用改进后的算法实现SVM模型参数选择。对480幅遥感图像进行仿真实验,得到97.56%的正确识别率。与BP神经网络相比,识别率高,验证了算法的有效性。 相似文献
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遥感分类旨在从图像光谱中提取资源环境监测可用的地理信息,然而基于模式分类的图像处理技术受光谱漂移影响而缺乏历史样本重复利用的有效策略,制约着有限目标样本下遥感分类精度的提高.针对该问题,本文构建了基于改进的贝叶斯ARTMAP神经网络的迁移学习遥感影像分类算法,通过提高谐振匹配性来抑制类别扩散,利用节点的离散增量期望最大化参数更新策略,将历史遥感样本中的地物分类先验信息迁移到目标模型当中.实验结果表明本文方法能有效利用历史遥感数据弥补缺少目标训练数据的不足,相比于其他样本利用策略大幅提高遥感影像分类精度. 相似文献