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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
田有文
于琳琳
杨镔
机构
沈阳农业
大学
信息与电气工程
学院
韩国昌源大学机电一体化学院
出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期638-640,共3页
基金
辽宁省自然科学基金(20042102)
文摘
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。
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
Keywords
support vector machine (SVM)
operation condition of electricity equipments
image recognition
C-mean clustering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的电气设备运行状态图像识别方法研究
田有文
于琳琳
杨镔
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
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