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相似文献
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1.
基于支持向量机的舰船图像识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
支持向量机(SVM)是一种基于超平面分类的新的学习方法,具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理,以及实现支持向量机的序贯最小优化算法(SMO),并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明,该方法具有良好的分类性能。  相似文献   

2.
利用激光诱导击穿光谱技术进行原岩分类与识别存在可重复性差,数据残差值高等问题,导致其分类识别准确率较低.针对此问题,提出了一种基于格拉布斯准则法的异常值判别方法,该方法可以有效替换残差值较大的数据,从而降低分类识别算法过拟合的概率.使用线性判别分析法、随机森林分类法、支持向量机三种分类识别算法对岩石的LIBS光谱进行识别.在数据降噪前,三种方法的识别准确率为:线性判别分析法79.6%、随机森林分类法75.2%、支持向量机94.5%,而数据降噪后的识别准确率为:线性判别分析法92%、随机森林分类法97%、支持向量机99.4%.  相似文献   

3.
基于小波降噪与支持向量机的恒星光谱识别研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种对恒星光谱识别的新方法.根据恒星光谱数据的特性,我们以支持向量机为核心技术构建光谱识别器.由于恒星光谱数据通常含有较高的噪声,如果直接进行分类,识别率往往较低.因此作者首先采用小波分析的方法对原始光谱数据进行降噪预处理,提取光谱的特征,然后馈送到支持向量机完成对光谱数据的最终识别.利用实际光谱数据(Jacoby,1984)对所提出的技术进行检测,实验结果表明使用这种小波分析结合支持向量机的技术的识别效果要优于使用支持向量机结合主分量分析降维技术的识别方法.另外,作者还比较了支持向量机与传统甄别分析的分类性能,对实际及合成光谱进行实验的结果显示了支持向量机的识别正确率不但优于常见的5种甄别分析方法的识别率,而且有较强的泛化能力.  相似文献   

4.
支持向量机作为一种经典的分类方法被广泛应用于恒星光谱分类领域。该方法在实际应用中取得了较为理想的分类效果,但其面临无法解决多分类问题的挑战。在支持向量机的基础上,提出多类支持向量机,建立基于多类支持向量机的恒星光谱分类模型。该方法的最大优势是经过一次分类过程,可以确定多类样本的类属。SDSS DR8恒星光谱数据上的比较实验表明,本研究所提的方法较之已有多分类方法在分类性能上有一定的提升。  相似文献   

5.
支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导。针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法。仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。  相似文献   

6.
针对马铃薯内外部缺陷多项指标难以同时识别的问题,提出了一种半透射高光谱成像技术采用流形学习降维算法与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法,该方法可同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标。试验以315个马铃薯样本为研究对象,分别采集合格、外部缺陷(发芽和绿皮)和内部缺陷(空心)马铃薯样本的半透射高光谱图像,同时为了符合生产实际,将外部缺陷马铃薯的缺陷部位以正对、侧对和背对采集探头的随机放置方式进行高光谱图像采集。提取马铃薯样本高光谱图像的平均光谱(390~1 040nm)进行光谱预处理,然后分别采用有监督局部线性嵌入(SLLE)、局部线性嵌入(LLE)和等距映射(Isomap)三种流形学习算法对预处理光谱进行降维,并分别建立基于纠错输出编码的最小二乘支持向量机(ECOC-LSSVM)多分类模型。通过分析和比较建模结果,确定SLLE为最优降维算法,SLLE-LSSVM为最优马铃薯内外部缺陷识别模型,该方法对测试集合格、发芽、绿皮和空心马铃薯样本的识别率分别达到96.83%,86.96%,86.96%和95%,混合识别率达到93.02%。试验结果表明:基于半透射高光谱成像技术结合SLLE-LSSVM的定性分析方法能够同时识别马铃薯内外部缺陷的多项指标,为马铃薯内外部缺陷的快速在线无损检测提供了技术参考。  相似文献   

7.
激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别的方法。为减小全谱中背景噪声等不相关数据干扰、降低计算量,在元素谱线归属的基础上进行了特征谱线提取,实现了高维光谱数据的降维。以特征谱数据为输入建立网络训练模型,得到具有输入样本特征的权向量,通过权向量与待测样本进行相关分析可以实现样品分类。对16种天然地质样品的分类算法实验证明,在全谱、主成分降维和特征谱段三种数据处理方法中,特征谱的降维和提取LIBS数据主特征效果最优。改进的SOM网络结合相关判别算法比支持向量机方法和直接应用SOM网络方法的分类准确度更高,初步证实了该方法的有效性。  相似文献   

8.
以近红外光谱技术和深度学习算法为依托,提出了一种基于稀疏表示分类算法的烟叶分级方法。该方法首先将所有训练样本通过稀疏编码建立稀疏表示数据字典,并对所有测试样本在该字典下通过稀疏编码进行稀疏表示,然后计算每个测试样本在数据字典上的投影,将具有最小残差的等级作为测试样本的级别。本文算法与线性判别方法与粒子群支持向量机算法进行了比较和分析,实验结果表明本文所提出的稀疏表示分类算法不仅能够获得更高的分类正确率,同时具有更高的计算效率。本文所提出的方法能够对烟叶的不同等级进行准确识别,为烟叶收购中的质量等级评价提供了一种新技术。  相似文献   

9.
针对在道路导向箭头的检测和识别中支持向量机(SVM)多分类器的识别效率下降的问题,提出一种利用简单二分类SVM通过对结果的自定义二进制编码实现导向箭头多分类的方法。对导向箭头感兴趣区域(ROI)图像进行Harris角点粗检测,利用改进FAST-9(Features from accelerated segment test-9)算法对伪角点进行筛选,根据最终获取的角点集合中纵坐标最大的两个角点位置分割图像获得待识别区域;再利用几何不变矩特征训练SVM分类器;对分类结果进行二进制编码,从而实现单一种类SVM下多种导向箭头的分类。算法在实拍获取的500帧图像中进行测试,识别率优于96.8%。结果表明:所提算法不需逆透视变换,利用一种SVM二分类器即可实现导向箭头的识别,有效提高了导向箭头识别的准确率和运行效率。  相似文献   

10.
程明  栾秋波 《应用声学》2014,22(6):1700-1703
考虑到石油化工过程系统复杂,变量繁多,非线性关系极强,故障样本数据难于获取,故利用支持向量机对炼油厂催化裂化装置反应再生子系统的故障状态进行模式识别;且支持向量机参数C、σ对分类精度有很大影响,采用了改进的遗传算法对其进行优化;并采用了决策树算法进行多类分类,根据类间分离测度,从最难分类(类间分离测度最小)的两类样本集开始训练,将其合并为一个类簇后同其他样本集一起,再从中寻找最难分类的两个样本集合并,如此逐步合并最终得到训练模型;实验结果表明,利用改进的遗传算法优化惩罚系数C和核函数参数σ后,缩短了分类时间,提高了分类准确率,基于决策树算法的支持向量机能有效地解决一对一和一对多分类算法中存在的无法辨识区域的问题,能很好地识别故障类型,对催化裂化装置的故障诊断有显著的指导作用。  相似文献   

11.
According to the principle of support vector machine (SVM) and the inter-class separability rule of hyperspectral data, a novel binary tree SVM classifier based on separability measure among different classes is proposed for hyperspectral image classification. J–M distance is used to measure the separability in order to generate the binary tree automatically. By experiments using airborne operational modular imaging spectrometer II (OMIS II) data, satellite EO-1 Hyperion hyperspectral data and airborne AVIRIS data, the classification accuracy of different multi-class SVMs is obtained and compared. Experimental results indicate that the proposed adaptive binary tree classifier outperforms other existing multi-class SVM strategies. Use of the adaptive binary tree SVM classifier is a novel approach to improve the accuracy of hyperspectral image classification and expand the possibilities for interpretation and application of hyperspectral remote sensing image.  相似文献   

12.
为了快速检测玉米品种类型,基于支持向量机(SVM)和近红外光谱联合建立玉米品种的分类模型。以郑单958、先玉335、京科968、登海605和德美亚等五个品种共计293个样本为研究对象,对采集的近红外光谱进行标准正态变量变换(SNV)处理后使用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理。按照6∶1比例,随机选取251个样本为训练集,42个样本作为测试集,探讨贝叶斯优化算法(BO)对SVM模型性能的影响。分别使用网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和BO算法等三种方法对SVM模型的两个重要参数惩罚因子C和径向基核函数参数γ进行寻优。选择各模型十折交叉验证识别准确率最高时对应的惩罚因子和核参数作为建模参数,建立SVM分类模型。将使用BO算法建立的SVM分类模型与使用GS和GA进行参数寻优后建立的模型性能进行比对。实验发现,使用BO优化的SVM分类模型相比于其他两种优化算法得到的SVM模型性能具有显著优势,测试集的识别准确率可达到100%。说明使用BO算法寻优的SVM模型参数是全局最优参数,其他两种优化算法寻优的参数可能陷入了局部最优,从而导致模型性能表现不佳。在进行PCA降维前后的光谱数据上分别建立BO-SVM模型,结果表明,BO算法对于高维数据优化效果不佳,更适用于低维数据。对于不同样本类别间数量不均衡导致模型性能表现不佳的问题,通过剔除郑丹958和先玉335两类数量较少的样本,使用剩余三个类别,共计248个样本重新建立SVM模型,实验发现,剔除两类小样本之后,各个模型在测试集上的性能均有提升,说明对于类间样本数量不均衡问题,某类样本数量越多,对于模型参数的修正就越细腻,模型对该类的拟合效果就越好。研究结果可用于玉米品种的快速鉴别,也可为基于近红外光谱的其他农产品分类和产地鉴别提供参考。  相似文献   

13.
Unfavorable driving states can cause a large number of vehicle crashes and are significant factors in leading to traffic accidents. Hence, the aim of this research is to design a robust system to detect unfavorable driving states based on sample entropy feature analysis and multiple classification algorithms. Multi-channel Electroencephalography (EEG) signals are recorded from 16 participants while performing two types of driving tasks. For the purpose of selecting optimal feature sets for classification, principal component analysis (PCA) is adopted for reducing dimensionality of feature sets. Multiple classification algorithms, namely, K nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), support vector machine (SVM) and logistic regression (LR) are employed to improve the accuracy of unfavorable driving state detection. We use 10-fold cross-validation to assess the performance of the proposed systems. It is found that the proposed detection system, based on PCA features and the cubic SVM classification algorithm, shows robustness as it obtains the highest accuracy of 97.81%, sensitivity of 96.93%, specificity of 98.73% and precision of 98.75%. Experimental results show that the system we designed can effectively monitor unfavorable driving states.  相似文献   

14.
The inflow ahead of a rotating propeller attached to a container ship model was visualized using a two-frame particle image velocimetry (PIV) technique. For illuminating the inflow region, a transparent window was installed at the stern of the ship model. Ensemble-averaged mean velocity fields were measured at four different blade phases under the design loading condition. The characteristics of the inflow in the upper plane above the propeller axis are quite different from those below the propeller axis. In the far upstream region above the propeller axis, most of the inflow comes from the hull wake and the axial velocity is very small. As the inflow moves toward the propeller plane, its axial velocity component increases rapidly. In addition, the variation of the inflow characteristics with respect to phase angle becomes apparent. The thick hull boundary layer and out-of-plane motion resulting from the propeller rotation produce a large turbulent kinetic energy around the tip of the propeller blade in the upper inflow region. The axial velocity distribution of the propeller inflow is asymmetric with respect to the vertical center axis, exhibiting different axial velocities on the port and starboard sides.  相似文献   

15.
基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种利用独立分量分析(ICA)与支撑向量机(SVM)算法进行高光谱遥感影像分类的新方法。采用ICA算法对高光谱遥感影像(PHI传感器获取,80波段)进行了特征提取,并以提取出的影像数据(光谱维数为20)构建SVM分类器。对SVM算法进行核函数删选与参数寻优后,发现采用RBF核的SVM算法(C=103,γ=0.05)分类结果最佳,分类精度与Kappa系数分别达94.5127%与0.935 1,优于BP-神经网络(分类精度39.4758%,Kappa系数0.315 5)、波谱角分类(分类精度80.282 6,Kappa系数0.770 9)、最小距离分类(分类精度85.462 7%,Kappa系数0.827 7)以及最大似然分类(分类精度86.015 6%,Kappa系数0.835 1)4种方法。针对分类结果常出现的"椒盐"现象,利用形态学算子对SVM(RBF核)分类结果进行了类别集群处理,将分类精度与Kappa系数分别提高至94.758 4%与0.938 0,获得了更接近实况的分类图像。结果表明:ICA结合SVM算法准确率高,是高光谱遥感影像分类的优选方法,且类别集群是优化影像分类的有效方法之一。  相似文献   

16.
针对现有SVM多分类方法在网络故障诊断中识别精度较低的问题,本文提出一种基于二叉树结构和模型二重扰动的SVM集成学习算法。通过集成学习思想提高网络故障诊断的精度。在集成过程中对二叉树结构和核参数进行扰动,加大个体分类器的差异度,提升了诊断模型的泛化性。在实际网络中的诊断实验表明所提的方法较二叉树等其它SVM多分类方法具有更高的诊断精度。  相似文献   

17.
针对目前太赫兹光谱仪的数据采集和数据处理软件不能兼容的情况,设计了一个基于LabVIEW软件平台的THz时域光谱分析软件。主要研究了THz时域光谱系统的反射式以及透射式样品光学信息提取算法、支持向量机分类算法、以及偏最小二乘等分析算法以及它们的LabVIEW实现。该软件采用全LabVIEW代码实现,能够实现样品光学信息提取,物质分类识别以及多组分样品浓度分析,并且具有很高的移植性,可扩展性,与数据采集软件具有很好的兼容性。利用该光谱分析软件,分析了三种塑化剂的THz时域光谱信号,得到了它们在THz波段的折射率和吸收系数, 结果表明三种塑化剂可以用THz时域光谱完全区分,软件运行稳定可靠。  相似文献   

18.
基于近红外光漫反射谱技术的检测分析具有简单,快捷,安全等优势而被广泛应用于各行各业。应用近红外光谱分析技术实现不同煤种的快速分类,该方法可以替代费时费力费财的传统化学分析方法。同时首次将置信学习机(confidence machine)引入近红外分析中,实现了对分析结果的风险评估。采集了来自不同矿区共四种不同煤种(肥煤,焦煤,瘦煤和贫瘦煤)的199个煤样本的近红外光谱,通过机器学习的方法针对煤的近红外光谱构建了煤种分类器来实现煤种的快速分类。在近红外分析中引入了置信学习机的分析方式,结合支持向量机(SVM),构建了离线和在线的CM-SVM分类器。置信学习机是一种概率方法,使用概率(CM-SVM)来取代分类超平面(SVM)进行分类,不仅分类效果好于传统的SVM,达到了95.48%的分类率,还能同时给出每个样本分类结果的置信度,可靠度等风险信息。另外,CM-SVM通过对置信水平的设定,得到不同置信度下预测区间,该区间的预测正确率是与置信水平严格对应的,对于产品质量控制有非常重要的意义。置信学习机同时是一种在线的学习模型,新样本的不断加入会提高模型的性能,非常适合于工业现场的在线分析。在线的CM-SVM模型随着样本数的增加,预测结果的置信度有所提高,对工业现场近红外分析有重要意义。  相似文献   

19.
提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机(SVM)算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。  相似文献   

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