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一种多尺度小波核极限学习机的图像检索仿真
引用本文:孙中华, 杨晓迪, 古丽米拉·克孜尔别克. 一种多尺度小波核极限学习机的图像检索仿真[J]. 红外技术, 2015, (6): 484-487.
作者姓名:孙中华  杨晓迪  古丽米拉·克孜尔别克
作者单位:新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐,830052
基金项目:新疆农业大学大学生创新项目,编号jqztp:72013068。
摘    要:阐述了核极限学习机原理。在此基础上提出了一种多尺度小波核极限学习机,将多尺度小波核作为极限学习机的核函数,测试表明是其一种可实现的极限学习机核。同时在无训练数据分布的空间也具备分类能力,同等条件下高斯核极限学习机却不具备分类能力。在图像检索中应用多尺度小波核极限学习机,实验表明,相比支持向量机学习机分类算法,该分类算法可提高检索精度以及速度,具有优良的性能和一定的应用价值。

关 键 词:图像检索  支持向量机  多尺度小波核  极限学习机  分类算法

A Multi-scale Wavelet Image Retrieval Simulation of Kernel Extreme Learning Machine
SUN Zhong-hua, YANG Xiao-di, GuLimila?kezierbieke. A Multi-scale Wavelet Image Retrieval Simulation of Kernel Extreme Learning Machine[J]. Infrared Technology , 2015, (6): 484-487.
Authors:SUN Zhong-hua  YANG Xiao-di  GuLimila?kezierbieke
Abstract:
Keywords:image retrieval  multi-scale wavelet kernel  SVM  ELM  classification algorithm
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