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基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究 被引量:4
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作者 田有文 于琳琳 杨镔 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期638-640,共3页
针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进... 针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。 展开更多
关键词 支持向量机 电气设备运行状态 图像识别 C-均值聚类法
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