基于ELM模型的微博舆情传播影响因素研究——以新浪微博为例 被引量：39

1

作者 张玥 孙霄凌 朱庆华 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2014年第4期426-438,共13页

本文以新浪微博为研究平台，以打砸日系车突发公共事件为研究实例，基于ELM模型提出了信息内容（内容的创作类型、内容的表达方式、内容的拓展线索）和信源特征（信源引证标识与信源补充线索）对微博舆情传播影响的相关假设，并构建回... 本文以新浪微博为研究平台，以打砸日系车突发公共事件为研究实例，基于ELM模型提出了信息内容（内容的创作类型、内容的表达方式、内容的拓展线索）和信源特征（信源引证标识与信源补充线索）对微博舆情传播影响的相关假设，并构建回归模型加以验证。实证结果表明：博文内容的创作方式、信源的补充线索对舆情传播效果存在影响，在转发模型中情感型博文的传播效果好于事实型和调侃型博文；而内容拓展线索和信源引证标识会对微博舆情传播效果起负面作用。研究结果可以直观的从信息内容和信源特征视角认识微博舆情传播影响要素，并为突发公共事件的预警和舆论引导提供借鉴与参考。 展开更多

关键词 微博舆情 舆情传播 elm模型 信息内容 信源特征

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PCA与ELM模型相结合的矿井突水水源快速识别方法研究 被引量：9

2

作者 孙文洁 杨恒 +2 位作者 李祥 王子超 杨蕾 《煤炭工程》 北大核心 2020年第1期111-115,共5页

为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对... 为了快速准确判别矿井突水水源,降低矿井突水事故给煤矿生产及人类生命财产安全带来的危害,以赵各庄矿为例,提出了主成分分析法(PCA)与极限学习机(ELM)相结合矿井突水水源快速识别方法。结果表明:PCA确定了赵各庄矿中Na+、Ca2+、Mg2+对水样影响较大,为赵各庄矿水样的主控因子,排除了其它指标冗余信息的影响;在MATLAB中导入PCA确定的水样中三种主成分数据,通过ELM模型仿真训练可在10s内得出水样分类结果,分类学习时间迅速;对比ELM模型与BP神经网络对水样的分类结果,ELM仿真训练结果精确度高达100%,而BP神经网络仿真训练结果精确度仅为83.33%,远低于ELM模型精确度。 展开更多

关键词 PCA模型 elm模型 矿井突水 水源判别 赵各庄矿

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矿井涌水量预测的PCA-GA-ELM模型及应用 被引量：3

3

作者 刘志祥 刘奕然 兰明 《黄金科学技术》 CSCD 2017年第1期61-67,共7页

为了快速有效地预测矿井涌水量,并进一步提高预测的准确性,在分析矿井涌水量影响因素的基础上,提出一种将主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的矿井涌水量预测新方法。根据矿井涌水实例数据,综合选取9个主要因素... 为了快速有效地预测矿井涌水量,并进一步提高预测的准确性,在分析矿井涌水量影响因素的基础上,提出一种将主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的矿井涌水量预测新方法。根据矿井涌水实例数据,综合选取9个主要因素作为矿井涌水量的预测指标,通过PCA对数据进行降维预处理,并针对ELM算法的不足,结合GA算法对其进行优化训练,建立矿井涌水量预测的PCA-GA-ELM模型。对模型进行训练及检验,并将PCA-GA-ELM模型与GA-ELM模型、单一ELM模型的预测结果进行对比分析,其预测结果与实际情况更吻合。该模型预测效果优于GA-ELM模型和ELM模型,可对矿井涌水量进行更准确有效的预测,提供科学的参考依据,指导矿山生产。 展开更多

关键词 矿井涌水量 主成分分析 遗传算法 elm模型 预测

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ELM模型在煤矿瓦斯事故预警案例推理中的应用探讨 被引量：9

4

作者 陈鸿 丁锦箫 李祥和 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第2期102-105,110,共5页

分析了煤矿瓦斯事故危险源和案例推理的本质,介绍了基于超限学习机ELM模型的预警方法和步骤。以煤矿瓦斯事故为例,讨论了特征变量与特征参数的选择问题,分析了基于ELM模型在事故预警案例推理中的应用合理性。以支持向量机SVM与BP神经网... 分析了煤矿瓦斯事故危险源和案例推理的本质,介绍了基于超限学习机ELM模型的预警方法和步骤。以煤矿瓦斯事故为例,讨论了特征变量与特征参数的选择问题,分析了基于ELM模型在事故预警案例推理中的应用合理性。以支持向量机SVM与BP神经网络模型为参照,仿真实验结果对比表明,基于ELM模型的预警准确率高于BP神经网络模型和SVM模型,验证了ELM模型在早期事故预警中的准确性,认为ELM模型应用于煤矿安全生产早期事故预警是可行的。 展开更多

关键词 煤矿 瓦斯事故 预警 elm模型 案例推理 仿真实验

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ELM模型与道德教育对象态度改变的说服路径 被引量：6

5

作者 郭毅然 《探索》 CSSCI 北大核心 2010年第4期128-132,共5页

心理学家佩蒂、卡西窝波和休曼提出的ELM模型即"精细加工可能性模型"把消费者态度改变归纳为中枢和边缘的两个基本说服路径。该模型的基本原则是:不同的说服路径依赖于对传播信息作精细加工的可能性高低。精细加工可能性取决... 心理学家佩蒂、卡西窝波和休曼提出的ELM模型即"精细加工可能性模型"把消费者态度改变归纳为中枢和边缘的两个基本说服路径。该模型的基本原则是:不同的说服路径依赖于对传播信息作精细加工的可能性高低。精细加工可能性取决于消费者的MAO水平(M指动机,A指能力,O指机会)。当消费者的MAO水平较高时,中枢说服路径有效;反之,则边缘路径有效。ELM模型对道德教育对象态度改变的启示在于:一要根据不同道德教育对象的MAO水平选择不同的说服策略;二要多形式、灵活化设置边缘线索,诉诸积极有效的情感激发;三要努力提高道德教育对象的MAO水平,诉诸科学艺术的理性说服。必须指出的是,诉诸理性与诉诸情感之间要保持合理张力,实现中枢和边缘两种说服路径的有机结合。 展开更多

关键词 elm模型 道德教育 态度改变 中枢路径 边缘路径

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损失框架对购买意向的影响路径研究——基于ELM模型 被引量：2

6

作者 李倩倩 董晓璐 《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2018年第1期60-62,共3页

以ELM模型为理论基础,探讨了损失框架对消费者购买意向的影响及作用机制。通过实验发现:随着损失框架构建程度加深,购买意向先增后减;且矛盾态度在两者关系中起中介作用。研究结果深化了对框架效应的认知,为其在广告中的说服机制提供了... 以ELM模型为理论基础,探讨了损失框架对消费者购买意向的影响及作用机制。通过实验发现:随着损失框架构建程度加深,购买意向先增后减;且矛盾态度在两者关系中起中介作用。研究结果深化了对框架效应的认知,为其在广告中的说服机制提供了新的应用情境。 展开更多

关键词 损失框架 矛盾态度 购买意向 elm模型

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基于改进有限差分算法ELM模型的径流模拟 被引量：1

7

作者 李选彧 《水土保持应用技术》 2021年第3期18-20,共3页

以辽阳县大牛岭科技示范园区为例,运用改进有限差分算法的ELM模型高效、准确地模拟其径流现状。结果表明:实测径流数据与ELM模型模拟结果保持较好一致性,对于地表径流的模拟,该模型具有较强的适用性与可靠性,为流域水资源管理和水土保... 以辽阳县大牛岭科技示范园区为例,运用改进有限差分算法的ELM模型高效、准确地模拟其径流现状。结果表明:实测径流数据与ELM模型模拟结果保持较好一致性,对于地表径流的模拟,该模型具有较强的适用性与可靠性,为流域水资源管理和水土保持方案设计提供科学依据。 展开更多

关键词 径流模拟 elm模型 验证分析 示范园区

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基于误差补偿智能预测模型的滑坡变形预测研究 被引量：7

8

作者 康会宾 《人民长江》 北大核心 2020年第9期122-128,共7页

为实现滑坡变形的高精度预测,以四川省丹巴滑坡为工程实例,以新型智能极限学习机模型为理论基础,通过去噪分析、参数优化及误差补偿预测等措施构建了针对滑坡变形的误差补偿智能预测模型。实例分析结果表明:小波去噪和卡尔曼滤波均能很... 为实现滑坡变形的高精度预测,以四川省丹巴滑坡为工程实例,以新型智能极限学习机模型为理论基础,通过去噪分析、参数优化及误差补偿预测等措施构建了针对滑坡变形的误差补偿智能预测模型。实例分析结果表明:小波去噪和卡尔曼滤波均能很好地剔除变形数据中的误差信息,且小波去噪的去噪效果相对更优;同时,在去噪数据的基础上,通过预测模型的参数优化和误差弱化能有效提高预测精度,所得预测结果的相对误差均值均小于2%,验证了该预测模型的有效性;模型在滑坡中期及后期变形预测中均具有较高的预测精度,进一步说明其不仅具有较好的预测精度,还具有较高的可靠性,适用于滑坡变形预测研究。研究内容为滑坡变形趋势及规律分析提供了一种新的思路,能较好地指导滑坡后期防治。 展开更多

关键词 滑坡变形 elm模型 去噪分析 误差补偿 丹巴滑坡

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基于消费者介入的品牌关系影响模型研究 被引量：1

9

作者 李航 马梦月 《商业时代》 北大核心 2014年第4期62-63,共2页

随着品牌理论不断深化发展,如何建立、维持消费者-品牌关系已经成为品牌关系研究的关键内容。消费者介入是顾客购买决策过程中处理相关信息所花精力,反映了消费者与特定事物之间的联结程度。本文以E L M理论视角构建基于消费者介入的品... 随着品牌理论不断深化发展,如何建立、维持消费者-品牌关系已经成为品牌关系研究的关键内容。消费者介入是顾客购买决策过程中处理相关信息所花精力,反映了消费者与特定事物之间的联结程度。本文以E L M理论视角构建基于消费者介入的品牌关系影响模型,通过分析不同介入水平下的品牌关系程度,提出相应的企业品牌营销策略,对实现积极的品牌关系起到指导作用。 展开更多

关键词 品牌关系 消费者介入 elm模型

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SiPLS-CARS与GA-ELM对哈密瓜冠层叶片含水率的反演估测 被引量：5

10

作者 郭阳 郭俊先 +3 位作者 史勇 李雪莲 黄华 刘彦岑 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2565-2571,共7页

传统的叶片含水率检测方法效率低、操作繁琐且是有损的检测,不利于大田哈密瓜叶片含水率的快速获取。为实现对大田哈密瓜生长期进行更精细的田间灌水管理,利用光谱技术分别获取了哈密瓜植株在成长期(M)、开花期(M)、结果期(M)、成熟期(M... 传统的叶片含水率检测方法效率低、操作繁琐且是有损的检测,不利于大田哈密瓜叶片含水率的快速获取。为实现对大田哈密瓜生长期进行更精细的田间灌水管理,利用光谱技术分别获取了哈密瓜植株在成长期(M)、开花期(M)、结果期(M)、成熟期(M)四个时期内的冠层叶片样本,采用烘干法测得叶片样本的含水率。为提高预测模型的精度和稳定性,首先开展并讨论极限学习机(ELM)模型中的核函数与隐含层神经元个数的选择对ELM模型精度的影响。随后分别利用联合子区间偏最小二乘法(SiPLS)及其与竞争性自适应重加权采样法(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)的组合算法对全波段光谱数据中与叶片含水率相关性高的特征波长进行筛选提取。再分别使用GA与粒子群算法(PSO)对已经确定最佳核函数与隐含层神经元个数的ELM模型中的输入层与隐含层间的连接权值(W)和隐含层神经元阈值(B)进行优化选择,获取最优且稳定的W与B值,进一步提高模型的稳定性和预测精度。最后将四种特征波长提取算法优选出的特征波长分别进行ELM,GA-ELM,PSO-ELM建模分析,以校正集和预测集的相关系数R与R为模型评价指标,经过对比分析优选出能准确预测哈密瓜冠层叶片含水率的反演估测模型。采用SiPLS及其与CARS,GA和SPA的组合算法提取特征波长,筛选出的变量数分别为273,20,32和6,占全光谱变量的15.6%,1.2%,1.9%和0.03%。进一步将筛选出的特征波长作为自变量,叶片的含水率作为因变量,建立了ELM的预测模型,最佳预测精度R值为0.8450,预测精度不是很理想。故引入GA与PSO对ELM中随机产生的W与B值进行优化选择。最终,经过研究发现,利用GA优化后的ELM模型结合SiPLS-CARS筛选出的特征波长建立的哈密瓜冠层叶片含水率预测精度最优,故反演叶片含水率的最优建模方式为SiPLS-CARS-GA-ELM,R值为0.9289,R值为0.9032,所建模型精度较高,可为大田哈密瓜冠层叶片的含水率进行快速检测,为田间灌溉管理提供科学依据。 展开更多

关键词 哈密瓜叶片含水率 模型优化 特征变量选择 遗传算法 粒子群算法 elm模型

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基于ELM的非侵入式电力负荷识别算法 被引量：10

11

作者 周晓 李永清 张有兵 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第10期1018-1024,共7页

电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用... 电力负荷识别是需求侧管理的重要环节,为解决传统侵入式负荷监测高成本、不易安装维护的问题,以非侵入式负荷监测为背景研究电力负荷识别算法。从负荷特性出发,针对各电力负荷的暂态及稳态电气特性,提取并建立负荷特征标签。然后,采用极限学习机(ELM)神经网络模型,将输入特征非线性地映射到输入层,实现快速收敛至全局最优点。采用基于累积和(CUSUM)的双边事件检测方法,实现快速准确地检测出负荷投切事件,实时触发负荷识别。最终,以4种常用电力负荷进行实验,结果表明,所提出的负荷识别算法可准确识别出负荷类型,运算效率高,且适用于组合负荷识别。 展开更多

关键词 非侵入式 负荷识别 极限学习机(elm)模型 事件检测 累积和(CUSUM)

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基于组合优化模型的配网开关柜温度预测与预警机制优选 被引量：4

12

作者 江友华 汪瀚 +1 位作者 贾仟尉 江相伟 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2023年第8期81-87,共7页

针对配网开关柜温度存在误报警、漏报警,提出可用于在线监测的组合优化温度预测模型以及对应的预警机制优选方案。使用Savitzky-Golay算法将原温度序列分解成线性和非线性温度序列,对线性温度序列利用移动平均差分自回归(ARIMA)进行预... 针对配网开关柜温度存在误报警、漏报警,提出可用于在线监测的组合优化温度预测模型以及对应的预警机制优选方案。使用Savitzky-Golay算法将原温度序列分解成线性和非线性温度序列,对线性温度序列利用移动平均差分自回归(ARIMA)进行预测分析,对非线性温度序列使用极限学习机(ELM)进行预测,利用海洋捕食者算法对ELM的关键参数进行自动寻优,预测结果显示均方根误差为1.172℃。依托组合预测模型输出的高精度温度预测值并结合传统预警机制,形成预测温度评价指标,通过独立性权系数法对预测温度评价指标进行权值排序,筛选出最贴近实际工况的预警机制。 展开更多

关键词 配网开关柜 温度预测 elm模型 海洋捕食者算法 预警机制

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ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用 被引量：3

13

作者 唐鑫 巫茜 +1 位作者 邝茜 王成睿 《兵工自动化》 2021年第12期55-59,共5页

为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声... 为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。 展开更多

关键词 切削刀具破损 声音识别 时频特性 小波包分解 elm检测模型

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边缘路线信息丰裕度对消费者在线购买决策的影响 被引量：11

14

作者 丁黎黎 姜亚楠 王垒 《财经论丛》 CSSCI 北大核心 2014年第9期68-74,共7页

本文以详尽可能性模型(ELM)为框架构建边缘路线信息丰裕度对消费者在线购买决策的影响模型,揭示不同边缘路线信息丰裕度对消费者购买决策的影响机理。结果表明,卖方信誉信息丰裕度、买方评论信息中的评价条数和评价截图丰裕度、支持性... 本文以详尽可能性模型(ELM)为框架构建边缘路线信息丰裕度对消费者在线购买决策的影响模型,揭示不同边缘路线信息丰裕度对消费者购买决策的影响机理。结果表明,卖方信誉信息丰裕度、买方评论信息中的评价条数和评价截图丰裕度、支持性服务功能(SSF)中的正品保障信息丰裕度均与消费者购买意愿或购买行为正相关,促销信息丰裕度与购买意愿正相关,而与购买行为相关性不显著。另外,商品详情丰裕度、买方评论信息中的评价分数丰裕度以及SSF中的提供发票和七天退货等信息丰裕度与消费者购买决策相关性不显著。研究结论为第三方网络交易平台以及网上卖家提供了通过边缘路线设计将潜在消费者变为现实消费者的实证依据。 展开更多

关键词 elm模型 边缘路线 信息丰裕度 购买决策 在线购买

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图片信息丰裕度对消费者在线风险决策的影响 被引量：8

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作者 丁黎黎 唐慧 王垒 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第3期101-108,共8页

以图片标记信息丰裕度对消费者在线风险决策的影响为研究重点,引入详尽可能性模型(ELM),从购买行为发生之前的顾客关注度和购买之后的顾客满意度两个纬度,探索了消费者在线风险决策的影响因素。结果表明:信誉标记图片信息丰裕度中的评... 以图片标记信息丰裕度对消费者在线风险决策的影响为研究重点,引入详尽可能性模型(ELM),从购买行为发生之前的顾客关注度和购买之后的顾客满意度两个纬度,探索了消费者在线风险决策的影响因素。结果表明:信誉标记图片信息丰裕度中的评价方式种类和商家信用度、服务标记图片信息丰裕度中的保障服务以及商品促销标记,无论对消费者关注度还是消费者满意度均有显著的正向影响;支付服务图片信息丰裕度对消费者关注度影响不显著,但与消费者满意度有显著的正相关关系。另外,店铺动态评分、物流服务标记以及商品描述标记的图片信息丰裕度与消费者关注度及满意度相关性均不显著。研究结果为C2C交易平台以及网上卖家图片标记和信息展示提供了一定的理论指导。 展开更多

关键词 图片信息丰裕度 网上信任 elm模型

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总体可信度对电子商务信息说服机制的影响 被引量：1

16

作者 邓凤仪 黄合水 彭丽霞 《当代传播》 CSSCI 北大核心 2019年第3期80-83,共4页

本研究以精细加工可能性模型(ELM)为基础,使用实验法探析了电子商务总体可信度对电子商务网站信息说服机制的影响。研究证实了总体可信度对中心及边缘说服线索说服效果的调节作用,即当消费者认为电子商务总体可信度高时,论据质量对购买... 本研究以精细加工可能性模型(ELM)为基础,使用实验法探析了电子商务总体可信度对电子商务网站信息说服机制的影响。研究证实了总体可信度对中心及边缘说服线索说服效果的调节作用,即当消费者认为电子商务总体可信度高时,论据质量对购买意愿的影响增强;当消费者认为电子商务总体可信度低时,边缘线索对购买意愿的影响增强。该结果与ELM吻合,证实了中国电子商务语境下,电子商务的总体可信度能够影响个体的精细加工可能性并调节不同说服线索的说服效果。 展开更多

关键词 电子商务信任 总体可信度 信息说服 elm模型

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信源、信息内容、情绪特征对微博转发的影响探究 被引量：23

17

作者 廖琳 黄涛 《现代情报》 CSSCI 2020年第9期42-52,共11页

[目的/意义]基于微博转发与信息传播的话题一直以来备受关注。之前的研究虽然对影响微博转发的因素进行了多种尝试,但多数只关注微博是否转发而很少考虑到转发数量,也很少探究影响特征之间的相互作用。因此需要进一步的研究来弥补上述... [目的/意义]基于微博转发与信息传播的话题一直以来备受关注。之前的研究虽然对影响微博转发的因素进行了多种尝试,但多数只关注微博是否转发而很少考虑到转发数量,也很少探究影响特征之间的相互作用。因此需要进一步的研究来弥补上述缺陷。[方法/过程]本研究以新浪微博为研究对象,将ELM模型和情绪认知理论结合,分别以“是否转发”和“转发数”为因变量建立逻辑回归模型和负二项式回归模型,探究了信源特征、信息内容特征和情绪特征对于微博转发的不同影响。[结果/结论]部分信源特征和信息内容特征能显著增加微博被转发的可能性和转发数,并且粉丝数与被转发可能性和转发数之间呈倒U型关系;不同极性的情绪对微博转发的影响具有不对称性;此外,高影响力用户与普通用户相比,其他信源特征、情绪特征和信息文本特征对其微博转发的影响更小。本文创新之处在于结合ELM理论与情绪认知理论探究微博转发的影响因素,同时在模型中纳入了粉丝数的二次项,所得结论具有一定的理论贡献和实践启示。 展开更多

关键词 信源 信息内容 情绪特征 微博转发 elm模型 情绪认知理论 负二项式回归

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基于太赫兹光谱的土壤中微塑料定量研究 被引量：2

18

作者 李艳慧 张亚惠 +1 位作者 姚江军 聂鹏程 《塔里木大学学报》 2021年第2期38-46,共9页

土壤中的微塑料对环境安全和人类健康都会产生负面影响。本研究以聚乙烯(PE)或聚氯乙烯(PVC)与土壤的混合物为研究对象,对样本在0.8~1.6 THz光谱吸光度数据分别进行归一化,均值中心化和移动窗口平滑预处理,以最小二乘支持向量机模型(LS-... 土壤中的微塑料对环境安全和人类健康都会产生负面影响。本研究以聚乙烯(PE)或聚氯乙烯(PVC)与土壤的混合物为研究对象,对样本在0.8~1.6 THz光谱吸光度数据分别进行归一化,均值中心化和移动窗口平滑预处理,以最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)、极限学习机模型(ELM)和偏最小二乘模型(PLS)对土壤中微塑料进行预测。以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)作为模型性能的评价指标。由建模结果可知:移动窗口平滑处理后的LS-SVM模型精度最高,其R2大于0.9600,RMSE小于0.0060。数据经移动窗口平滑处理后PLS模型预测效果也值得认可,其R2大于0.9400,RMSE小于0.0080。本研究为监测农业土壤微塑料污染程度提供了新方法。 展开更多

关键词 太赫兹光谱 微塑料 LS-SVM模型 PLS模型 elm模型

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极限学习机算法舰船图像自动分割

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作者 孙林坡 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第22期43-45,共3页

现有舰船图像分割方法存在分割时间较长、分割精度较差的缺陷,为此提出极限学习机算法的舰船图像自动分割方法研究。基于载入的舰船图像,利用傅里叶变换方法获取舰船图像显著图,依据极限学习机算法构架ELM分类模型,将上述获取的舰船图... 现有舰船图像分割方法存在分割时间较长、分割精度较差的缺陷,为此提出极限学习机算法的舰船图像自动分割方法研究。基于载入的舰船图像,利用傅里叶变换方法获取舰船图像显著图,依据极限学习机算法构架ELM分类模型,将上述获取的舰船图像显著图作为ELM分类模型的训练样本,通过Bagging集成策略确定最佳ELM分类模型,以此为工具,制定舰船图像自动分割程序,执行上述程序,即实现了舰船图像的自动分割。仿真实验结果表明,与给定标准数值相比较,提出方法的舰船图像分割时间更短、舰船图像分割精度更高,充分说明提出方法舰船图像分割效果更佳。 展开更多

关键词 极限学习机算法 舰船图像 分割 elm分类模型

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