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管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术 预览 认领
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作者 董绍华 孙玄 +1 位作者 谢书懿 王明锋 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期113-117,共5页
管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数... 管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高。为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数字图像缺陷特征库,包含灰度差、等效面积、圆形度、熵、相关度等参数,建立了多分类器构造(SVM)模型,实现了对管道焊缝数字图像缺陷的分类评价,最终开发出管道焊缝数字图像缺陷自动识别软件,并进行了现场验证分析。研究结果表明:①图像处理后在没有噪声的情况下,Canny等算法都可以得到很好的边缘检测结果,在有噪声的情况下,检测结果出现伪边缘,选用自动选取阈值方法进行图像边缘检测,能够取得合理的阈值;②所建立的焊缝数字图像缺陷特征数据库包含形状特征和纹理特征、图像长度像素等14项参数;③通过所建立的SVM分类模型,可以分类获取缺陷形状特征,找出裂纹、夹渣、气孔、未焊透、未熔合和条形等缺陷特征。现场应用结果表明:①该缺陷自动识别技术适用于对各类管道焊缝缺陷质量的识别判定;②其识别准确率超过90%;③该技术实现了对管道焊缝数字图像缺陷的自动识别和自动化评价。结论认为,该研究成果有助于确保管道的安全运行。 展开更多
关键词 管道焊缝 射线底片 数字图像 缺陷库 SVM分类模型 缺陷识别 自动识别 软件开发
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利用局部稀疏不变特征的遥感影像检索 预览 认领
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作者 胡屹群 周绍光 +1 位作者 岳顺 刘晓晴 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2018年第2期38-44,共7页
为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀... 为了增强遥感影像局部特征的表征能力并充分利用过完备字典的稀疏分解,提出了基于稀疏表示特征构建视觉词典的遥感影像检索新方法。首先,提取遥感训练影像库的局部不变特征,对大量的局部特征训练过完备字典并将在该字典更新下获取的稀疏表示作为图像的特征描述;然后,对稀疏表示特征构建视觉词典,并进行空间金字塔匹配,获取稀疏直方图特征;最后,使用稀疏特征训练SVM分类模型,通过分类模型输出与查询影像属于一个类别的影像,在该类别的影像集中进行相似度匹配,返回与查询影像最为相似的图像,实现检索。实验结果表明,新方法提取的特征不仅具备局部不变特征的鲁棒性,还提供了必要的语义信息,在影像检索领域具有较强的实用性和适用性。 展开更多
关键词 局部不变特征 过完备字典 稀疏表示 SVM分类模型 影像检索
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基于SVM的热点话题跟踪实现过程研究 预览 认领
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作者 武建军 罗文龙 《信息安全与技术》 2016年第3期21-23,30共4页
为了实现对热点话题的热度和发展趋势进行跟踪,提出了基于SVM算法的热点话题跟踪的实现过程。具体给出了基于SVM算法的分类模型计算过程和自动分类过程,为热点话题的跟踪奠定基础。
关键词 支持向量机 热点话题 分类模型 文本分类
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针对图像来源鉴别中支持向量机的研究 预览 认领 被引量:2
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作者 黄曜 许华虎 +1 位作者 欧阳杰臣 高珏 《计算机技术与发展》 2016年第10期1-5,共5页
随着数码图像的普及,图像盲取证成为时下的研究热点之一,如何识别图像来源是其主要的研究内容。作为图像来源鉴别最关键的阶段,构造鉴别的支持向量机(SVM)分类模型直接影响最终的鉴别率。由于不同核函数以及核参数对分类器性能有... 随着数码图像的普及,图像盲取证成为时下的研究热点之一,如何识别图像来源是其主要的研究内容。作为图像来源鉴别最关键的阶段,构造鉴别的支持向量机(SVM)分类模型直接影响最终的鉴别率。由于不同核函数以及核参数对分类器性能有着相异的影响,故分析对比了各种核函数,然后选取了细分效果更好的高斯径向基函数作为核函数。针对核参数选择问题,分析了各种核参数寻优算法,并通过实验验证了各个算法的效果,以及最终构造的分类模型的效果。实验结果表明,选用高斯径向基函数作为核函数,利用粒子群算法选出的核参数所构造的分类模型取得了最好的图像来源鉴别率。 展开更多
关键词 图像盲取证 支持向量机分类模型 核函数 核参数 图像来源鉴别率
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Text Classification Using Support Vector Machine with Mixture of Kernel 预览 认领
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作者 Liwei Wei Bo Wei Bin Wang 《软件工程与应用(英文)》 2012年第12期55-58,共4页
Recent studies have revealed that emerging modern machine learning techniques are advantageous to statistical models for text classification, such as SVM. In this study, we discuss the applications of the support vect... Recent studies have revealed that emerging modern machine learning techniques are advantageous to statistical models for text classification, such as SVM. In this study, we discuss the applications of the support vector machine with mixture of kernel (SVM-MK) to design a text classification system. Differing from the standard SVM, the SVM-MK uses the 1-norm based object function and adopts the convex combinations of single feature basic kernels. Only a linear programming problem needs to be resolved and it greatly reduces the computational costs. More important, it is a transparent model and the optimal feature subset can be obtained automatically. A real Chinese corpus from FudanUniversityis used to demonstrate the good performance of the SVM- MK. 展开更多
关键词 TEXT CLASSIFICATION SVM-MK Feature selection CLASSIFICATION model SVM
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基于LIBSVM的视觉信息页面块分析模型 预览 认领
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作者 董婷 《榆林学院学报》 2019年第2期109-111,共3页
随着网络技术的发展,逐渐的每个人都需要面对网络,浏览不同的网页,而网页页面的组成结构复杂,人的感官对于页面的认识与人眼所见并不相同。本文通过对于5473条页面的数据先分析再处理,然后把每一页的属性设置为10个,最后在基于支持向量... 随着网络技术的发展,逐渐的每个人都需要面对网络,浏览不同的网页,而网页页面的组成结构复杂,人的感官对于页面的认识与人眼所见并不相同。本文通过对于5473条页面的数据先分析再处理,然后把每一页的属性设置为10个,最后在基于支持向量机的基础上建立分类模型,对复杂的属性数据,我们应用LIBSVM先对其进行分析然后再根据分析结果对其进行处理、紧接着对其优化和解释,分类结果最终的准确率是97%,从而给网页的更深层的认识提供了有效的理论依据。 展开更多
关键词 支持向量机 分类模型 LIBSVM
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基于主动学习的微博数据分类 预览 认领
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作者 刘东江 黎建辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期803-806,816共5页
支持向量机(SVM)主动学习算法是主动学习中相当著名的算法,但是该算法还存在缺陷,即没有对微博数据内容多样的特点进行考虑,因此提出了一种新的基于SVM的主动学习算法。该算法通过未标注样本点与所有已标注样本点之间的余弦相似度之... 支持向量机(SVM)主动学习算法是主动学习中相当著名的算法,但是该算法还存在缺陷,即没有对微博数据内容多样的特点进行考虑,因此提出了一种新的基于SVM的主动学习算法。该算法通过未标注样本点与所有已标注样本点之间的余弦相似度之和来度量未标注样本与所有已标注样本点之间的相似性,通过选择与已选择的所有样本不相似的样本点进行标注就可以实现对于数据多样性的充分考虑;另外,为了避免太大的余弦相似度值对于余弦相似度之和的影响,该算法通过设置阈值的方法使得被选择样本的最小余弦相似度尽可能大;除此之外,为了选择最佳的样本进行标注,除了考虑数据多样性之外,算法也对样本点和分类超平面之间的距离进行了考虑。 展开更多
关键词 微博数据 主动学习 支持向量机 分类模型 训练集
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基于IFOA算法的SVM参数优化及其应用 预览 认领 被引量:3
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作者 赵伟 《计算机系统应用》 2015年第6期207-210,共4页
为了提高果蝇优化算法的种群多样性和果蝇搜索的遍历性,有效提高算法的收敛精度,提出一种改进的果蝇算法(Improving fruit fly optimization algorithm,IFOA),仿真实验表明,IFOA算法保持了搜索过程中的搜索尺度变化,平衡了算法... 为了提高果蝇优化算法的种群多样性和果蝇搜索的遍历性,有效提高算法的收敛精度,提出一种改进的果蝇算法(Improving fruit fly optimization algorithm,IFOA),仿真实验表明,IFOA算法保持了搜索过程中的搜索尺度变化,平衡了算法的全局与局部搜索能力.在此基础上,为了改善支持向量机模型参数选择的随机性和盲目性,提高模式分类的准确率,提出并建立了一种IFOA-SVM模式分类模型.该方法将IFOA算法引入到支持向量机模型参数优化中,建立性能最优的支持向量机模型.应用该模型对UCI机器学习数据库中wine数据集进行模式分类研究,通过算法对比分析,结果表明:提出的改进果蝇优化算法在收敛速度和寻优效率上均有一定的提高,依此而建立的IFOA-SVM模式分类模型具有较准确的分类准确率,从而也验证了该模式分类方法在wine数据集分类应用中的有效性. 展开更多
关键词 果蝇算法 支持向量机 参数优化 分类模型
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基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断 预览 认领 被引量:89
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作者 薛浩然 张珂珩 +1 位作者 李斌 彭晨辉 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2015年第8期8-13,共6页
电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进... 电力变压器是电力系统运行中的重要设备之一,对故障和缺陷进行正确的诊断,关系到整个电网的运行安全。支持向量机(SVM)能够较好地解决小样本、非线性特征的多分类问题,适用于变压器故障类型判断。利用布谷鸟搜索算法,对支持向量机进行寻优得到全局最优解,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型。该分类模型将变压器油色谱数据(DGA)中各气体相对含量作为评估指标,将变压器的故障分为低能放电、高能放电、中低温过热、高温过热等4个故障类型。通过已有的数据实例分析得出,利用布谷鸟搜索算法得到的分类模型比常用的网格搜索算法(GS)、粒子群搜索算法(PSO)、遗传算法搜索(GA)等算法得到的模型拟合准确率更好。 展开更多
关键词 支持向量机 布谷鸟算法 变压器 故障诊断 分类模型
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基于tlPSO-SVM模型的肿瘤进展预测 预览 认领
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作者 方丽英 陈培煜 +3 位作者 王普 李爽 杨建栋 万敏 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期189-192,共4页
为研究患者肿瘤进展情况与各项指标之间的关系,以支持向量机(SVM)作为分类模型,根据各项检查指标预测肿瘤进展情况。设计三层粒子群优化算法(tlPSO)对SVM模型进行参数寻优,使用训练集建立分类模型,利用测试集评估模型性能,得到... 为研究患者肿瘤进展情况与各项指标之间的关系,以支持向量机(SVM)作为分类模型,根据各项检查指标预测肿瘤进展情况。设计三层粒子群优化算法(tlPSO)对SVM模型进行参数寻优,使用训练集建立分类模型,利用测试集评估模型性能,得到tlPSO-SVM模型。tlPSO算法能有效降低陷入局部最优解的机率,获取全局最优参数,从而使模型具有最优的分类性能。将血常规、中医症候、FACT评分等指标作为输入,肿瘤进展情况作为分类输出,建立分类模型并进行预测。实验结果表明,tlPSO-SVM模型准确率较高,具有较好的分类性能。 展开更多
关键词 肿瘤进展 粒子群优化算法 支持向量机 参数寻优 分类模型
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基于对应分析的支持向量机分类研究 预览 认领 被引量:2
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作者 王娟 贺兴时 赵飞军 《四川理工学院学报:自然科学版》 CAS 2010年第5期 508-510,共3页
提出了基于对应分析的支持向量机分类模型。该模型通过对应分析可以同时对变量及样本进行降维和消除相关性,从而在降低SVM训练时间的基础上有效地提高了SVM的分类精度。实验结果表明该方法是可行的。
关键词 支持向量机 对应分析 分类模型 因子分析
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SVM方法在森林火险预测中的应用 预览 认领 被引量:3
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作者 黄玉霞 许东蓓 蒲肃 《林业科学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第10期 77-82,共6页
用归一化差分植被指数(NDVI)和空气相对湿度构造森林火险综合指数。将支持向量机(SVM)方法用于森林火险预报预测试验,利用气象资料和卫星遥感资料,建立甘肃省林区森林火险分类推理模型和回归推理模型,并进行相应的预报试验。结... 用归一化差分植被指数(NDVI)和空气相对湿度构造森林火险综合指数。将支持向量机(SVM)方法用于森林火险预报预测试验,利用气象资料和卫星遥感资料,建立甘肃省林区森林火险分类推理模型和回归推理模型,并进行相应的预报试验。结果显示:分类推理模型具有良好的预报能力,预报效果明显优于传统的逐步回归方法;回归推理模型预报效果与逐步回归方法相差无几。 展开更多
关键词 森林火险综合指数 支持向量机 森林火险预测 分类模型 回归估计
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基于SVM决策支持树的城市植被类型遥感分类研究 预览 认领 被引量:38
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作者 张友静 高云霄 +1 位作者 黄浩 任立良 《遥感学报》 CSCD 北大核心 2006年第2期 191-196,共6页
城市植被类型不同,生物量不同,其生态功能与绿化效应也不同。在目前难直接获取城市“绿量”实测数据的情况下,可以绿地面积和植被类型间接反映绿地的生物量和绿化效应。本文利用高分辨率卫星影像IKONOS,以实验区与验证区城市植被类... 城市植被类型不同,生物量不同,其生态功能与绿化效应也不同。在目前难直接获取城市“绿量”实测数据的情况下,可以绿地面积和植被类型间接反映绿地的生物量和绿化效应。本文利用高分辨率卫星影像IKONOS,以实验区与验证区城市植被类型信息为对象,在对常用的参数和非参数分类方法进行对比实验的基础上,对SVM的核函数进行了分析,构建了基于SVM决策树的城市植被类型分类模型。分类实验结果表明:与其他传统方法分类结果比较,SVM的决策树分类方法对植被类型的分类精度达到83.5%,绿化面积总精度接近95%,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 城市植被类型 高分辨率卫星影像 SVM决策树 遥感分类
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