| 基于SVM的粉末冶金零件的多类分类器的研究 |
| |
| 引用本文： | 张小洁,张 艳,林育阳.基于SVM的粉末冶金零件的多类分类器的研究[J].计算技术与自动化,2017(2):33-36. |
| |
| 作者姓名： | 张小洁 张 艳 林育阳 |
| |
| 作者单位： | （1.陕西工业职业技术学院，陕西 咸阳 712000； 2.陕西省机械研究院，陕西 咸阳 712000） |
| |
| 摘 要： | 传统的SVM特别适合解决两类分类问题,而对于多类分类,则需将其转化为多个两类分类问题,相应地需要构造多个两类子分类器,这样不但使得分类器结构复杂,而且分类速度受到很大的影响。为了快速地进行多类分类，本文使用LIBSVM中的svmtrain实现对训练数据集的训练，从而获取SVM多分类模型,利用获取的模型进行测试与预测，不仅使得子分类器数目大大减少,而且使分类速度明显提高。最后从粉末冶金零件图库中选取的8张图像进行了分类实验,取得较好的分类结果。
|
| 关 键 词： | SVM 图像分类 粉末冶金零件 多类分类器 |
Research on Multi class SVM Classifier Based on Powder Metallurgy Parts |
| |
| ZHANG Xiao jie,ZHANG Yan,LIN Yu yang.Research on Multi class SVM Classifier Based on Powder Metallurgy Parts[J].Computing Technology and Automation,2017(2):33-36. |
| |
| Authors: | ZHANG Xiao jie ZHANG Yan LIN Yu yang |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《计算技术与自动化》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算技术与自动化》下载全文 |
|
