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| 概念粗糙—支持向量机的启发式火焰特征优化与分类算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院 |
| 摘 要： | 针对目前火焰图像特征不能随监控场景自适应选择的问题,提出基于概念格粗糙集—支持向量机的启发式火焰图像特征选择与探测新算法。通过对火焰特征数据离散化,建立概念格的形式背景,计算形式背景的区别矩阵,再利用属性重要性指标对不同属性的重要性进行计算,最后将得到的最简特征分类集输入支持向量机中进行测试。实验证明,该方法的识别准确率明显高于单独应用粗糙集进行特征选择和人工进行特征选择时的识别准确率,达到了提高效率,减少误报等的目的。 |
| 关 键 词： | 特征选择 图像型火灾探测 概念格 粗糙集 支持向量机 |
RESEARCH ON HEURISTIC FLAME FEATURES OPTIMISATION AND CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON CONCEPT AND ROUGH-SUPPORT VECTOR MACHINE |
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