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基于多特征提取和SVM分类的手势识别 被引量:26
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作者 刘小建 张元 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第4期953-958,共6页
针对手势识别过程中分割出的手势不精确、利用单特征识别时识别率低等问题,提出一种使用深度信息进行多特征提取的手势识别算法。利用Kinect得到深度信息并完成人手定位,将手部区域细分成手掌区域、指尖区域和手臂区域;提出3个不同的特... 针对手势识别过程中分割出的手势不精确、利用单特征识别时识别率低等问题,提出一种使用深度信息进行多特征提取的手势识别算法。利用Kinect得到深度信息并完成人手定位,将手部区域细分成手掌区域、指尖区域和手臂区域;提出3个不同的特征描述子,即指尖点到手掌中心点的距离、指尖点到手掌平面的距离以及手掌区域特征;应用一个多分类的支持向量机(SVM)分类器对手势进行分类,在所建手势数据库中完成算法验证。实验结果表明,该算法能够精确分割手部区域,手势识别率得到很大提高。 展开更多
关键词 深度图像 视觉特征 特征提取 svm分类 手势识别
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有限集手写体汉字特征提取及分类器设计 被引量:2
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作者 居琰 汪同庆 +2 位作者 刘建胜 王贵新 彭健 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期96-99,129,共5页
介绍了手写体汉字特征提取的基本概念 ,采用了一种叠合网格加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络 (RBF网络 )的模型分析 ,提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别 ,并利用结合遗传算法和模拟... 介绍了手写体汉字特征提取的基本概念 ,采用了一种叠合网格加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络 (RBF网络 )的模型分析 ,提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别 ,并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。 展开更多
关键词 特征提取 RBF 神经网络 有限集手写体汉字识别 银行票据 分类器 设计 径向基函数网络
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神经网络分类器的特征提取和优选 被引量:2
3
作者 马少华 高峰 +1 位作者 李敏 吴成东 《基础自动化》 CSCD 2000年第6期16-18,共3页
结合木质胶合体缺疵质检过程,论述了用类内方差、类间方差,特征相关度三个目标函数综合测度图像特征差异的技术方法,从而实现了对神经网络输入层神经元的优选,降低了网络规模,提高了分类性能.
关键词 神经网络分类器 特征提取 特征选择 人脑神经网络 数学模型
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基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类 被引量:8
4
作者 耿万轩 周维勋 金双根 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第8期14-21,共8页
针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络(LDCNN)深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提... 针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络(LDCNN)深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 场景分类 卷积神经网络 特征提取 多核svm
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基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类 被引量:18
5
作者 刘深 张小蓟 +1 位作者 牛奕龙 汪平平 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期203-206,226,共5页
经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通... 经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。 展开更多
关键词 经验模态分解 本征模函数 本征模函数能量谱 特征提取 支持向量机(svm)分类器
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基于振电结合的高压断路器特征提取及分类方法研究 被引量:13
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作者 万书亭 李聪 +2 位作者 豆龙江 马晓棣 杨晓红 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期31-38,53,共9页
为了对高压断路器操作机构的工作状态进行较准确的评估,提高高压断路器机构的运行稳定性,提出了一种基于振动信号与电流信号结合的高压断路器信号特征提取和分类方法。首先通过对高压断路器分合闸线圈电流信号和振动信号的机理分析,提... 为了对高压断路器操作机构的工作状态进行较准确的评估,提高高压断路器机构的运行稳定性,提出了一种基于振动信号与电流信号结合的高压断路器信号特征提取和分类方法。首先通过对高压断路器分合闸线圈电流信号和振动信号的机理分析,提出利用时间节点参数作为特征向量,然后采用曲线斜率方法提取电流信号时间参数,利用基于短时能量的双门限法提取振动事件的时间参数,将两者的参数作为模式识别的特征向量。最后通过支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类结果表明:线圈电流曲线与振动信号相结合能够准确而全面地反映操作机构的运行状况,利用SVM可以快速准确的判断操作机构的故障类型,对于断路器的故障诊断和检修维护具有重要的意义。 展开更多
关键词 高压断路器 线圈电流 振动信号 特征提取 支持向量机(svm)
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四类运动想象脑电信号特征提取与分类算法 被引量:21
7
作者 施锦河 沈继忠 王攀 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期338-344,共7页
针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题,对多通道四类运动想象脑电信号进行研究.通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析,合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段,然后使用PW-CSP,Hilb... 针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题,对多通道四类运动想象脑电信号进行研究.通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析,合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段,然后使用PW-CSP,Hilbert变换及归一化处理的方法,对四类运动想象脑电信号进行特征提取,分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程,算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低,为实现算法的在线应用打下基础.仿真结果表明,该算法分类正确率高,时间开销小,并且可以通过调节阈值,在正确率与算法复杂度之间获得平衡. 展开更多
关键词 脑机接口(BCI) 四类运动想象 特征提取 支持向量机(svm)
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基于非线性特征提取和SVM的人脸识别算法 被引量:14
8
作者 孙大瑞 吴乐南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期307-311,共5页
传统的PCA或LDA都是从像素的二阶依赖上考虑的,对于多像素之间的依赖性或像素的高阶关系不敏感。该文利用核函数方法提取像素高阶相关,并与线性SVM相结合来进行人脸识别。从Yale人脸库上的实验结果可以看出,非线性特征提取是很有效的,并... 传统的PCA或LDA都是从像素的二阶依赖上考虑的,对于多像素之间的依赖性或像素的高阶关系不敏感。该文利用核函数方法提取像素高阶相关,并与线性SVM相结合来进行人脸识别。从Yale人脸库上的实验结果可以看出,非线性特征提取是很有效的,并且SVM分类器的性能优于最近邻分类器。 展开更多
关键词 非线性特征提取 svm 人脸识别 KPCA KDA
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用核学习算法的意识任务特征提取与分类 被引量:10
9
作者 薛建中 闫相国 郑崇勋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1749-1753,共5页
介绍了核学习算法中核主分量分析 (KPCA)和支持向量机 (SVM)的基本原理 ,给出一种推广误差上界估计判据 ,实现了SVM核参数及惩罚因子的优化选取 .根据多变量自回归模型理论对 4个受试对象、三种不同意识任务的脑电信号进行特征提取 ,并... 介绍了核学习算法中核主分量分析 (KPCA)和支持向量机 (SVM)的基本原理 ,给出一种推广误差上界估计判据 ,实现了SVM核参数及惩罚因子的优化选取 .根据多变量自回归模型理论对 4个受试对象、三种不同意识任务的脑电信号进行特征提取 ,并利用KPCA方法进行降维预处理 ,对SVM进行训练和分类测试 .结果表明 ,KPCA算法在高维特征空间具有较强的特征选择能力 ,优化核参数的SVM的分类正确率明显高于径向基函数网络 ,三种意识任务的平均分类正确率达 78 6 % . 展开更多
关键词 核主分量分析 KPCA 支持向量机 svm 意识任务 脑电信号 EEG 特征提取
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基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别 被引量:10
10
作者 艾玲梅 郭春 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第20期179-182,共4页
基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提... 基于轮胎花纹分类识别在交通与刑事部门的重要作用,提出了一种新的基于组合特征提取与多级SVM的轮胎花纹识别方法。分别采用非下采样Contourlet变换和灰度共生矩阵方法提取轮胎花纹特征;组合两种方法所提取的特征作为图像特征,并从中提取5个有效特征作为最终识别特征;运用提取的5个特征和多级支持向量机分类器完成轮胎花纹的分类识别。新的特征提取方法所得轮胎花纹特征分离度高,用决策树SVM分类器预测分类效果理想,对轮胎花纹的正确分类识别有着重要意义。 展开更多
关键词 轮胎花纹 特征提取 多级支持向量机(svm) 分类
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一种红细胞特征提取与分类识别的研究 被引量:7
11
作者 古辉 吴佳丽 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第5期480-485,共6页
为解决血涂片细胞形态学检查中存在的一些问题,提高贫血检验的效率和准确率,运用图像特征提取与分类识别技术,对12类形态产生变异的红细胞进行图像特征提取研究,选择了5类几何特征和2类纹理特征,同时改进了圆形度的表达公式,并将多级SV... 为解决血涂片细胞形态学检查中存在的一些问题,提高贫血检验的效率和准确率,运用图像特征提取与分类识别技术,对12类形态产生变异的红细胞进行图像特征提取研究,选择了5类几何特征和2类纹理特征,同时改进了圆形度的表达公式,并将多级SVM分类器结构应用到分类识别中.实验证明,改进的圆形度表达式能提高分类的准确率,树形结构的分类器预测分类效果理想,为计算机自动分析血细胞提供了理论和方法,对于贫血的诊断有着重要的意义. 展开更多
关键词 红细胞分类 特征提取 svm
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DNA微阵列数据特征提取的分类方法研究 被引量:1
12
作者 彭红毅 叶燕锐 +2 位作者 张俊辉 罗泽举 奉国和 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期40-42,共3页
常用的排列方法从DNA微数据中选择的基因集合往往会包含相关性较高的基因,而且使用单个基因评价方法也不能真正反映由此得到的特征集合分类能力的优劣。另外,基因数量远多于样本数量是进行疾病诊断面临的又一挑战。为此,提出一种DNA微... 常用的排列方法从DNA微数据中选择的基因集合往往会包含相关性较高的基因,而且使用单个基因评价方法也不能真正反映由此得到的特征集合分类能力的优劣。另外,基因数量远多于样本数量是进行疾病诊断面临的又一挑战。为此,提出一种DNA微阵列数据特征提取方法用于组织分类。该方法运用K-means方法对基因进行聚类分析,获取各子类DNA微阵列数据中心,用排列法去除对分类无关的子类,然后利用ICA方法提取剩余子类集合的特征,用SVMs方法构造分类器对组织进行分类。真实的生物学数据实验表明,该方法通过提取一种复合基因,能综合评价基因分类能力,减少特征数,提高分类器的分类准确性。 展开更多
关键词 DNA微阵列 特征提取 独立成分分析(ICA) 聚类分析 支持向量机(svms)
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思维作业脑电的IMF能量熵特征提取与分类研究 被引量:1
13
作者 李营 艾玲梅 马苗 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第28期128-130,139,共4页
提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量... 提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识别率达75%以上。 展开更多
关键词 固有模态函数 脑电信号 经验模态分解 特征提取 K-近邻分类器
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基于改进层次斜率熵(IHSloE)的信号低频和高频故障特征提取方法 被引量:1
14
作者 许立学 刘鑫 +2 位作者 关文锦 陈然 邝素琴 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1189-1197,1230,共10页
采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次... 采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次斜率熵(IHSloE)和随机森林(RF)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进层次化处理代替粗粒化处理,实现了信号的多尺度分析目的,基于斜率熵,提出了改进层次斜率熵的非线性动力学指标;随后,利用IHSloE方法提取了滚动轴承振动信号的故障特征,建立了表征滚动轴承故障特性的故障特征;最后,基于RF模型建立了多故障分类器,并将故障特征输入至RF分类器进行了训练和测试,以实现滚动轴承的故障识别目的;利用滚动轴承数据集进行了实验,并将其与其他的故障特征提取指标进行了对比。研究结果表明:IHSloE方法采用改进的层次化处理,能够快速有效地提取出振动信号中的高频故障特征,诊断准确率达到了99%,而特征提取时间仅为149.35 s;相较于采用粗粒化处理和层次处理的特征提取方法,其准确率至少提高了2%和1%,证明该方法适用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 故障信号高频部分特征 改进层次斜率熵 随机森林(RF)分类器 多尺度特征提取方法 改进层次化处理 故障诊断的可靠性
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基于改进SVM和加权多特征融合的萃取分液异常检测方法
15
作者 施庚伟 柯海森 +1 位作者 朱勃旬 李孝禄 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期105-112,共8页
当前萃取分液主要通过人工观测和传感器进行,效率低、成本高。为了提高萃取分液成功率,解决异常状态未及时处理的问题,通过支持向量机(SVM)算法模型和多特征加权融合的策略研究了一种萃取分液异常的检测方法。该方法在高斯核SVM分类器... 当前萃取分液主要通过人工观测和传感器进行,效率低、成本高。为了提高萃取分液成功率,解决异常状态未及时处理的问题,通过支持向量机(SVM)算法模型和多特征加权融合的策略研究了一种萃取分液异常的检测方法。该方法在高斯核SVM分类器的基础上,使用哈里斯鹰优化(HHO)算法;设计并搭建了实验平台和实时显示的检测系统,进行在线检测实验;确定分类器的最佳参数组合(惩罚参数C=256.45,核参数γ=56.23)并进行分液异常状态检测实验。实验结果显示,检测异常状态的准确率为98.25%,实际运行速度约为21 f/s,满足在线实时检测需求。实验结果证明:经过优化的SVM模型在与同类型的检测算法对比中拥有更高的检测准确率和更快的检测速率,检测效果优异,可应用于石化、制药行业中乙酸乙酯和甲苯在萃取不同化工成分时的场景,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 萃取分液 异常检测 特征提取 改进svm分类器 哈里斯鹰算法 在线检测
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基于HHT和特征离散化的电压暂降扰动源分类特征提取 被引量:14
16
作者 崔灿 肖先勇 +3 位作者 吴奎华 刘凯 汪颖 徐方维 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期8-15,共8页
特征提取是分类问题最关键的环节之一,针对电压暂降扰动源分类中分类特征的提取问题进行研究。首先基于希尔伯特—黄变换(HHT)和类别—属性关联程度最大化(CAIM)离散化方法提出了三种分类特征提取方案,然后分别在决策树(DT)、概率神经网... 特征提取是分类问题最关键的环节之一,针对电压暂降扰动源分类中分类特征的提取问题进行研究。首先基于希尔伯特—黄变换(HHT)和类别—属性关联程度最大化(CAIM)离散化方法提出了三种分类特征提取方案,然后分别在决策树(DT)、概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)上进行了验证。仿真结果表明,基于HHT的特征提取方法可提取有效的电压暂降扰动源分类特征。而且特征的离散化处理可以在不降低分类精度的前提下,有效压缩训练样本集。同时增强分类算法的鲁棒性,对实现电压暂降扰动源的快速、准确识别具有重要的意义。 展开更多
关键词 电压暂降扰动源分类 HHT CAIM离散算法 三种分类特征提取方案 分类器
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一种改进的房产档案特征提取与分类方法 被引量:1
17
作者 钱俊霖 余建桥 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期266-268,共3页
针对房产电子档案分类与关键信息提取的问题,提出一种改进的特征提取与分类方法。将文档图像的段落特征和局部像素分布值特征作为房产文档图像的综合特征,利用模板训练支持向量机分类器,实现对入库的房产档案图像的自动分类。实验结果表... 针对房产电子档案分类与关键信息提取的问题,提出一种改进的特征提取与分类方法。将文档图像的段落特征和局部像素分布值特征作为房产文档图像的综合特征,利用模板训练支持向量机分类器,实现对入库的房产档案图像的自动分类。实验结果表明,该方法的分类效果和稳定性较好。 展开更多
关键词 房产档案 段落特征 特征提取 档案分类 支持向量机分类器 局部特征
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粮仓害虫的特征提取与分类的研究 被引量:18
18
作者 徐昉 邱道尹 沈宪章 《郑州工业大学学报》 2000年第4期62-65,共4页
运用图像处理和模式识别的研究方法 ,对粮仓中两种主要害虫玉米象和谷蠹进行了特征提取和分类 .根据其形态学特征提取了面积、复杂度和周长 ,进一步设计了最近邻分类器 ,实现了玉米象和谷蠹的正确分类 ,识别率达 95 %以上 .该系统为粮... 运用图像处理和模式识别的研究方法 ,对粮仓中两种主要害虫玉米象和谷蠹进行了特征提取和分类 .根据其形态学特征提取了面积、复杂度和周长 ,进一步设计了最近邻分类器 ,实现了玉米象和谷蠹的正确分类 ,识别率达 95 %以上 .该系统为粮仓害虫在线监测系统的实现打下了良好的基础 。 展开更多
关键词 储粮害虫 图像处理 模式识别 特征提取 分类器
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多特征提取和多核SVM的舰船目标识别方法 被引量:10
19
作者 贾程澄 王军 邱峰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期106-111,共6页
针对单核SVM分类识别SAR图像舰船目标的低精度问题,提出了一种基于多特征提取和多核学习SVM的SAR图像舰船目标识别方法,从特征提取和分类器训练两个方面提升目标识别的准确度。首先选用公开数据集提取舰船目标的多类特征,然后加权融合... 针对单核SVM分类识别SAR图像舰船目标的低精度问题,提出了一种基于多特征提取和多核学习SVM的SAR图像舰船目标识别方法,从特征提取和分类器训练两个方面提升目标识别的准确度。首先选用公开数据集提取舰船目标的多类特征,然后加权融合多个核函数构造多核SVM模型,最后使用多项特征数据训练识别舰船目标。鉴于多组目标特征存在信息冗余问题,采用相关性系数去除某些信息高度冗余的特征,降低特征维度。通过粒子群优化算法解决了SVM核函数的核参数选择难题。实验结果表明,所提方法有效改善了对舰船目标的识别性能,综合识别准确率由传统SVM的87.18%提高至92.31%。 展开更多
关键词 SAR 舰船识别 多核学习 svm 粒子群优化 特征提取
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心电信号特征提取及其分类研究 被引量:1
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作者 卓燕芬 蒋桢滢 《福建农机》 2019年第3期44-48,共5页
心电信号(简称ECG)是一种生物医学信号,根据ECG的波形可初步判断人体是否存在相关疾病,养老院等老年人集中区域如何及时判别人群中是否存在突发性心血管疾病对于管理者来说至关重要。文章对ECG的特征提取及其分类进行研究,通过提取被监... 心电信号(简称ECG)是一种生物医学信号,根据ECG的波形可初步判断人体是否存在相关疾病,养老院等老年人集中区域如何及时判别人群中是否存在突发性心血管疾病对于管理者来说至关重要。文章对ECG的特征提取及其分类进行研究,通过提取被监测者ECG,先对被监测者的ECG进行预处理,再应用EMD分解等方法实现特征值的提取,最后构建支持SVM分类器对采集的ECG进行判断和分类。为人群异常ECG的快速定位及人体健康管理提供基础。 展开更多
关键词 特征提取 EMD分解 svm分类器
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