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改进的多类支持向量机递归特征消除在癌症多分类中的应用 被引量：10
1
作者 黄晓娟 张莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2798-2802,共5页
为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MM... 为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MMSVM-RFE)方法。所提方法利用一对多策略把多类问题化解为多个两类问题,每个两类问题均采用支持向量机递归特征消除来逐渐剔除掉冗余特征,得到一个特征子集;然后将得到的多个特征子集合并得到最终的特征子集;最后用SVM分类器对获得的特征子集进行建模。在3个基因数据集上的实验结果表明,改进的算法整体识别率提高了大约2%,单个类别的精度有大幅度提升甚至100%。与随机森林、k近邻分类器以及主成分分析(PCA)降维方法的比较均验证了所提算法的优势。 展开更多
关键词 支持向量机 特征选择 递归特征消除 癌症分类 基因数据
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基于支持向量机递归特征约减算法的痢疾疫情预测研究
2
作者 何苗 曹爽 +3 位作者 王双 沈铁峰 黄德生 关鹏 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期6-9,共4页
目的探讨应用支持向量机递归特征约减算法(support vector machine with recursive feature elimination algorithm,SVM-RFE)进行痢疾疫情预测的可行性。方法收集辽宁省葫芦岛市2004-2011年的逐月痢疾疫情资料和相应时段的气象资料,首... 目的探讨应用支持向量机递归特征约减算法(support vector machine with recursive feature elimination algorithm,SVM-RFE)进行痢疾疫情预测的可行性。方法收集辽宁省葫芦岛市2004-2011年的逐月痢疾疫情资料和相应时段的气象资料,首先利用描述统计分析痢疾季节性发病规律,使用Spearman等级相关分析疫情同气象因素的关系;使用标准化气象指标作为自变量,随机将2/3数据用于训练,1/3数据用于检验,设置交叉验证次数为100次,根据径向基核函数的SVM-RFE确定最优候选变量子集并据此进行预测,利用R2.90完成上述统计过程。结果 SVM-RFE在17项气象指标中按重要程度由高至低排序,居前5位分别为平均气温、平均最高气温、降水距平百分率、平均风速、平均最低气温。随着自变量的增加,训练集的决定系数R2由0.702增加到0.945,检验集在取前两个自变量时决定系数最大,R2为0.653,均高于传统对数线性模型。结论 SVM可较好地模拟痢疾疫情在时间序列上的变动趋势,RFE算法在筛选变量方面有较好的应用前景。 展开更多
关键词 支持向量机 递归特征约减算法 预测 痢疾 发病率
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近红外无创血糖浓度的Label Sensitivity算法和支持向量机回归 被引量：3
3
作者 孟琪 赵鹏 +4 位作者 宦克为 李野 姜志侠 张瀚文 周林华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期617-624,共8页
近红外光谱分析技术在生物医学工程领域具有广阔应用前景。无创且持续性地测量能实时监控人体血糖水平,给糖尿病患者带来极大便利性、提高生存质量、降低糖尿病并发症发生率具有很大的社会效益。无创血糖监测的想法提出较早,但仍然存在... 近红外光谱分析技术在生物医学工程领域具有广阔应用前景。无创且持续性地测量能实时监控人体血糖水平,给糖尿病患者带来极大便利性、提高生存质量、降低糖尿病并发症发生率具有很大的社会效益。无创血糖监测的想法提出较早,但仍然存在预测精度低、预测值与标签值相关性不高等难点,至今没有达到临床要求。近年来,光谱检测技术发展迅猛且机器学习技术在智能信息处理方面具有明显优势,两者结合可以有效提高人体无创血糖医学监测模型的精度和普适性。提出了一种标签敏感度算法(LS),并结合支持向量机方法建立了人体血糖含量预测模型。使用近红外光谱仪采集了4名志愿者食指处动态血液光谱数据(每名志愿者28组数据),并使用多元散射矫正(MSC)方法消除了部分光散射的影响。考虑血糖对不同波长光的吸收有差异,提出了基于血糖浓度标签差的特征波长挑选方法,并构建了标签敏感度支持向量机(LSSVR)预测模型。设计实验,对比该模型与偏最小二乘回归(PLSR)和区分度支持向量机(FSSVR)算法。结果表明,LS算法的最佳特征波长数为32,经特征波长选择后的LSSVR表现最佳,其均方误差降低至0.02 mmol·L^(-1),明显优于全谱段PLSR模型,血糖浓度的预测值与标签值的相关系数提升至99.8%,预测值全部位于可容许误差的克拉克网格A区内。LSSVR模型的优异表现为早日实现血糖的无创监测提供了新思路。 展开更多
关键词 无创血糖 近红外光谱 特征波长 Label Sensitivity算法 支持向量机
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融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法 被引量：11
4
作者 杨宏晖 王芸 +2 位作者 孙进才 戴健 李亚安 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期63-68,共6页
为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法（IFSelect-SVME）.该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用... 为提高AdaBoost分类器集成算法的分类精确度并简化分类系统的复杂度,提出一种融合样本选择与特征选择的AdaBoost支持向量机集成算法（IFSelect-SVME）.该算法在AdaBoost算法的每个循环中利用加权免疫克隆样本选择算法进行样本选择,并用互信息顺序向前特征选择算法进行特征选择,再利用每个循环优化选择得到的特征样本子集训练个体SVM分类器,并对其进行加权集成,生成最终的决策系统.对实验所用9组UCI数据集的仿真结果表明：与支持向量机集成（SVME）算法相比,IFSelect-SVME算法的正确分类率有所提高,且样本数可减少30.8％～80.0％,特征数可减少32.2％～81.5％,简化了集成结构,缩短了测试样本的分类时间,所得到的分类系统具有更好的分类精度. 展开更多
关键词 分类器集成 ADABOOST算法 支持向量机 样本选择 特征选择
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改进的基于粒子群优化的支持向量机特征选择和参数联合优化算法 被引量：38
5
作者 张进 丁胜 李波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1330-1335,共6页
针对支持向量机（SVM）中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的SVM特征选择和参数联合优化算法（GPSO-SVM）,使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法... 针对支持向量机（SVM）中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化（PSO）的SVM特征选择和参数联合优化算法（GPSO-SVM）,使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法在进行优化时易出现陷入局部最优和早熟的问题,该算法在PSO中引入遗传算法（GA）中的交叉变异算子,使粒子在每次迭代更新后进行交叉变异操作来避免这一问题。该算法通过粒子之间的不相关性指数来决定粒子之间的交叉配对,由粒子适应度值的大小决定其变异概率的大小,由此产生新的粒子进入到群体中。这样使得粒子跳出当前搜索到的局部最优位置,提高了群体的多样性,在全局范围内寻找更优值。在不同数据集上进行实验,与基于PSO和GA的特征选择和SVM参数联合优化算法相比,GPSO-SVM的分类精度平均提高了2%~3%,选择的特征数目减少了3%~15%。实验结果表明,所提算法的特征选择和参数优化效果更好。 展开更多
关键词 支持向量机 特征选择 参数优化 粒子群优化算法 遗传算法 不相关性指数
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基于混合蜂群算法特征参数同步优化支持向量机的水电机组轴心轨迹识别方法研究 被引量：9
6
作者 肖剑 周建中 +3 位作者 李超顺 王常青 张孝远 肖汉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第21期26-32,共7页
在水电机组轴心轨迹识别研究中,为解决传统支持向量机方法中特征参数无法自适应选择而导致分类性能不高、计算时间过长等问题,提出混合人工蜜蜂群算法特征参数同步优化支持向量机(HABC-SVM)的轴心轨迹识别方法。将人工蜜蜂群算法引入到... 在水电机组轴心轨迹识别研究中,为解决传统支持向量机方法中特征参数无法自适应选择而导致分类性能不高、计算时间过长等问题,提出混合人工蜜蜂群算法特征参数同步优化支持向量机(HABC-SVM)的轴心轨迹识别方法。将人工蜜蜂群算法引入到支持向量机识别优化模型的求解中,对人工蜜蜂群从搜索策略、蜜源编码、更新策略等方面进行了改进。通过仿真试验获取水电机组的四类典型轴心轨迹样本,对轴心轨迹中提取的19种特征参数和支持向量机参数进行了同步优化,将改进HABC算法与PSO-SVM算法和GA-SVM算法进行了对比。研究结果表明HABC-SVM具有良好的自适应性和分类精度,可以同步获取支持向量机参数和特征子集的最优解,增强分类器的性能,提高轴心轨迹模式识别的准确率,对水电机组的故障诊断工程应用有一定的指导意义。 展开更多
关键词 混合蜂群算法 轴心轨迹识别 支持向量机 特征选择 参数优化
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基于微粒群算法和支持向量机的特征子集选择方法 被引量：25
7
作者 乔立岩 彭喜元 彭宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期496-498,共3页
在模式分类系统中,大量无关或冗余的特征往往会降低分类器的性能,因此需要特征选择.本文提出了基于离散微粒群(BPSO)和支持向量机(SVM)封装模式的特征子集选择方法,首先随机产生若干种群(特征子集),然后用BPSO算法对特征进行优化,并用SV... 在模式分类系统中,大量无关或冗余的特征往往会降低分类器的性能,因此需要特征选择.本文提出了基于离散微粒群(BPSO)和支持向量机(SVM)封装模式的特征子集选择方法,首先随机产生若干种群(特征子集),然后用BPSO算法对特征进行优化,并用SVM的10阶交叉验证结果指导算法的搜索,最后选出最佳适应度的子集对SVM进行训练.两个UC I机器数据集(户外图像和电离层)的实验结果表明了提出算法的有效性. 展开更多
关键词 微粒群算法 支持向量机 特征子集选择
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基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法 被引量：19
8
作者 杨宏晖 孙进才 袁骏 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期512-515,共4页
基于统计学习理论和遗传算法理论,提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验,证明了该算法的有效性和鲁棒性,它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高,样本... 基于统计学习理论和遗传算法理论,提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验,证明了该算法的有效性和鲁棒性,它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高,样本采样困难,数目偏少的实际情况下的分类识别问题。 展开更多
关键词 特征选择 支持向量机 遗传算法
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基于遗传算法和支持向量机的特征子集选择方法 被引量：24
9
作者 乔立岩 彭喜元 马云彤 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2006年第1期1-5,共5页
在模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文采用遗传算法(GA)对支持向量机进行封装的方法选择特征子集。首先使用遗传算法随机产生若干特征子集,通过选择、交叉和变异操作产生新... 在模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文采用遗传算法(GA)对支持向量机进行封装的方法选择特征子集。首先使用遗传算法随机产生若干特征子集,通过选择、交叉和变异操作产生新的特征子集,经过若干代之后,得到最优的特征子集。在遗传算法中最重要的是适应度的确定,本文用支持向量机(SVM)作为分类器,为了避免出现"过拟和",把特征子集的5阶交叉验证分类准确率和特征数量的联合函数作为适应度函数。对UCI机器学习库中sonar和led数据集进行实验,结果表明本方法可以有效滤除无关特征并提高分类准确率。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 特征子集选择
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基于遗传算法和支持向量机的特征选择研究 被引量：19
10
作者 王世卿 曹彦 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第18期4088-4092,共5页
为了让特征子集获得较高的分类准确率,提出了基于遗传算法和支持向量机的特征选择方法。该方法在ReliefF算法提供先验信息的基础上,将SVM参数混编入特征选择基因编码中,然后利用遗传算法寻求最优的特征子集和支持向量机参数组合。实验... 为了让特征子集获得较高的分类准确率,提出了基于遗传算法和支持向量机的特征选择方法。该方法在ReliefF算法提供先验信息的基础上,将SVM参数混编入特征选择基因编码中,然后利用遗传算法寻求最优的特征子集和支持向量机参数组合。实验结果表明,通过该方法选择的特征子集和支持向量机参数组合能以较小的特征子集获得较高的分类准确率。 展开更多
关键词 RELIEFF 遗传算法 支持向量机 特征 特征选择
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玉米籽粒的特征选择算法--基于支持向量机与遗传算法 被引量：7
11
作者 程洪 李江涛 +2 位作者 史智兴 尹辉娟 马丽 《农机化研究》 北大核心 2009年第2期30-33,共4页
在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义。把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优... 在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义。把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征。 展开更多
关键词 玉米种子 特征选择 自动识别 遗传算法 支持向量机
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改进遗传算法和支持向量机的特征选择算法 被引量：6
12
作者 杜卓明 冯静 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期28-30,共3页
提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机... 提出了一种基于改进遗传算法的特征选择算法。该算法以支持向量机分类器的识别率作为特征选择的可分性判据,对传统遗传算法的交叉和选择操作进行了改进,实现了指定数目的特征选择。而且算法在特征选择的过程中,还同时优化了支持向量机分类器的两个参数。实验数据的特征选择实验表明,提出的算法仅以损失2.7%识别率的代价,得到的特征维数却是传统遗传算法的1/5,极大地简化了分类器设计的复杂度。 展开更多
关键词 特征选择 支持向量机 遗传算法
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基于遗传算法和支持向量机的XSS攻击检测方法 被引量：4
13
作者 马征 陈学斌 +1 位作者 张国鹏 翟冉 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期686-693,共8页
针对现有基于过滤器、动态分析、静态分析等的解决方案在检测未知XSS攻击方面效果不佳的问题,利用机器学习方法可高效检测出未知XSS攻击的特点,提出一种基于遗传算法和支持向量机的XSS攻击检测模型.通过模糊测试生成XSS攻击预样本,利用... 针对现有基于过滤器、动态分析、静态分析等的解决方案在检测未知XSS攻击方面效果不佳的问题,利用机器学习方法可高效检测出未知XSS攻击的特点,提出一种基于遗传算法和支持向量机的XSS攻击检测模型.通过模糊测试生成XSS攻击预样本,利用遗传算法搜索特征空间,迭代生成最优测试用例,从而扩充数据集、丰富XSS攻击向量库.给出了基于遗传算法和支持向量机的攻击检测模型,确定了XSS测试用例编码规则.进行了适应度函数设计,完成了选择算子、交叉算子、变异算子的设计.从准确率、召回率、误报率和F_(1)值来评价分类器的检测效果,结果表明:该模型准确率达到了99.5%;对比其他检测方法,该检测模型具有更好的检测效果,并且召回率和误报率也有明显改善. 展开更多
关键词 跨站脚本攻击 模糊测试 遗传算法 支持向量机 特征向量化
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基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化 被引量：4
14
作者 陈渊 马宏伟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第11期41-43,54,共4页
针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出了一种基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化算法,并将其应用于焊接缺陷的自动分类。该算法采用分类正确率作为适应度,利用蜜蜂算法对支持向量机的模型参数进行优化,并同... 针对支持向量机训练过程中特征选择和参数优化的问题,提出了一种基于蜜蜂算法的支持向量机特征选择和参数优化算法,并将其应用于焊接缺陷的自动分类。该算法采用分类正确率作为适应度,利用蜜蜂算法对支持向量机的模型参数进行优化,并同时选择最佳的特征子集。UCI标准数据集和焊接缺陷的分类实验结果表明,与常规支持向量机相比,蜜蜂算法优化的支持向量机能够克服局部最优解,获得了更高的分类正确率。因此,论文算法对于焊接缺陷的分类是有效可行的。 展开更多
关键词 支持向量机 蜜蜂算法 特征选择 参数优化
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基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型 被引量：20
15
作者 张镱议 彭鸿博 +3 位作者 李昕 赵刘亮 郑含博 刘捷丰 《电测与仪表》 北大核心 2019年第21期110-116,共7页
针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 针对单一的特征气体或特征气体比值作为DGA特征量无法全面反映变压器故障分类的问题,文章从混合DGA特征量中优选出一组DGA新特征组合作为输入,建立改进磷虾群(Improved Krill Herd,IKH)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的变压器故障诊断模型对变压器进行故障诊断。将SVM的c和σ与11种候选特征量进行二进制编码,利用遗传算法结合支持向量机对DGA特征量进行优选,得到一组DGA新特征组合;利用IKH算法对SVM的参数进行优化,同时结合交叉验证原理构建IKH算法优化SVM的变压器故障诊断模型。基于IEC TC 10的诊断结果表明:与DGA全数据、三比值特征量相比,新DGA特征组合的故障诊断准确率分别高出10.14%和30.2%;IKHSVM准确率也要高于标准SVM和GASVM(分别为73.87%、81.13%和86.27%),说明该方法能有效诊断变压器故障。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 支持向量机 遗传算法 改进磷虾群算法 DGA特征量
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樽海鞘算法优化支持向量机的RC柱抗侧移承载力预测 被引量：3
16
作者 欧阳谦 骆欢 《地震研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期350-358,共9页
现有钢筋混凝土(RC)柱抗侧移承载力预测模型缺乏泛化性能,延性柱抗弯承载力的预测模型不能用于非延性柱的抗剪承载力,反之亦然。机器学习(ML)方法能够解决这一问题,但由于无法自动剔除冗余和不相关特征,使得ML模型复杂度高且容易过拟合... 现有钢筋混凝土(RC)柱抗侧移承载力预测模型缺乏泛化性能,延性柱抗弯承载力的预测模型不能用于非延性柱的抗剪承载力,反之亦然。机器学习(ML)方法能够解决这一问题,但由于无法自动剔除冗余和不相关特征,使得ML模型复杂度高且容易过拟合。为此,提出一种樽海鞘算法优化支持向量机(SSALS-SVM)方法,基于给定的数据集,SSALS-SVM能利用樽海鞘优化算法(SSA)自动剔除冗余和不相关的特征,筛选最具代表性且各特征之间相关性弱的特征子集形成最优特征组合,同时对控制模型非线性拟合能力的超参数进行优化。优化后的模型既能识别出影响延性和非延性RC柱抗侧移承载力的设计变量,又能反映最优特征组合与抗侧移承载力间的非线性映射关系。为了验证SSALS-SVM方法的泛化性能,基于248个RC柱抗侧移承载力试验数据,分别与现有的RC柱抗侧移承载力预测模型进行对比,结果表明,SSALS-SVM比现有预测模型的泛化性能最高提升了83%。 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 抗侧移承载力 支持向量机 樽海鞘优化算法 特征选择
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一种改进的线性支持向量机的特征筛选算法 被引量：1
17
作者 张阳 刘永革 景旭 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第10期210-212,共3页
针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布。通过试... 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布。通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能。 展开更多
关键词 特征筛选 支持向量机 加权SVM法线算法 文本分类
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遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测 被引量：7
18
作者 李学峰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第3期301-303,333,共4页
针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后... 针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。 展开更多
关键词 特征选择 入侵检测 遗传算法 支持向量机
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基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类 被引量：1
19
作者 杨永平 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第4期174-178,共5页
为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算... 为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。 展开更多
关键词 遗传算法 支持向量机 舰船目标 识别分类 HU矩 特征描述子
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基于颜色特征和改进支持向量机算法的交通标志检测与识别 被引量：6
20
作者 肖艳秋 杜江恒 +3 位作者 闻萌莎 周坤 焦建强 裴杰 《轻工学报》 CAS 2018年第3期57-65,共9页
针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机(SVM)算法的交通标志检测与识别方法:通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标... 针对交通标志检测与识别精确度不高的问题,提出了一种基于图像HSV颜色空间分割和改进的支持向量机(SVM)算法的交通标志检测与识别方法:通过建立HSV颜色空间分割模型,对交通标志进行初步颜色分割后设置形状阈值,得到图像中精确的交通标志区域;采用基于Hu不变矩的方法提取待识别图像中的特征向量,并导入SVM分类器进行训练分类;利用狼群算法对SVM的核函数参数进行优化选择,最终利用优化后的SVM算法完成对交通标志的含义识别.验证实验结果表明,该检测与识别方法能够有效地检测到交通标志区域并对其分类识别,且具有较高的精确度. 展开更多
关键词 交通标志检测与识别 特征分割 HU不变矩 支持向量机算法 狼群算法
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