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1.
针对现有SVM模型选择方法中人为指定核函数类型导致SVM模型性能难以达到最优的问题,提出了核函数原型的概念,并在此基础上提出一种基于核函数原型和自适应遗传算法的SVM模型选择方法. 该方法针对具体问题选择最优的核函数,有效地提高了SVM模型的性能;同时该方法通过动态调整遗传算法的控制参数,提高了SVM模型选择方法的稳定性. 在5个标准SVM数据集和遥感图像上的实验证明了该方法的有效性和稳定性. 相似文献
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基于SVM分类器的集装箱箱号识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
为准确、高效地识别集装箱箱号,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的集装箱箱号识别法.在对大量箱号图片进行实验并统计各种特征识别率的基础上,经过预处理、箱号定位、字符分割,得到36×22像素大小的二值化图像;提取箱号字符的边界和质心特征、改进的灰度直方图特征以及边缘方向直方图... 相似文献
3.
提出了一种新的相似视频快速检索方法.根据视频的时空分布统计得到图像特征码和视频单元,通过统计视频单元数量度量视频相似性.为了适应可扩展计算的需要,提出了基于聚类索引表的检索方法.通过对大规模数据库的查询测试证明该相似性检索算法快速有效. 相似文献
4.
为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。 相似文献
5.
为了从轿车图像中快速、准确地识别出轿车车型,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法作为分类器,以轿车的长、宽、高和轴距等4个特征参数作为输入特征向量,并根据这些特征向量对不同车型进行分类和识别.实验结果表明,对11个品牌15种车型的识别准确率达100％.本研究表明,在正确选取轿车的特... 相似文献
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喻丽春 《贵阳金筑大学学报》2011,(4):18-21
信息检索技术成为用户在海量的网络数据中查找和准确获取网络信息的重要手段。但是由于多媒体信息内容的复杂性,查准率不高仍然是存在的重要问题。在特殊领域的应用,如邮票图像检索的研究,还相对较少。针对这种情况,本文提出一种基于本体和相关反馈技术相结合的邮票检索方法,并通过实验验证了检索方法的准确性和实用性。 相似文献
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针对后非线性盲源分离中非线性参数估计中存在的问题,提出一种基于改进的自适应遗传算法的后非线性盲源分离方法.该方法给出一种新的适应度函数,利用适应度函数值反馈调节交叉概率和变异概率的选取,并将优先进化策略和模拟退火机制引入遗传算法中,再通过线性分离算法得到分离矩阵.仿真验证表明,该方法较传统方法具有更快的收敛速度和较高的分离精度. 相似文献
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姜世华 《黑龙江生态工程职业学院学报》2006,(6)
介绍了基于内容图像检索技术的概念,从图像特征的提取与表达、图像的相似度比较、图像检索的相关反馈机制,分析了基于内容图像检索技术的框架。 相似文献
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针对SAR图像的分割问题，对K均值聚类算法进行研究.分析动态K均值聚类算法，用聚类样本数的正比函数对该聚类适应度函数进行平均，改进适应度函数的计算.毫米波SAR图像分割实验结果表明，对于城区建筑及路、桥场景的分割，改进后的动态K均值聚类算法和自适应动态K均值聚类算法的分割质量与改进前相同，但是分割时间有一定的减少，改进适应度函数后分割效率得到了提高. 相似文献
10.
针对大规模视频数据库,提出一种快速的视频相似性检索方法.该方法采用基于内存约束的分布式哈希结构,称为MD-LSH,有效地解决了快速与可扩展性问题.首先从视频序列中提取出特征向量集合,然后使用MD-LSH对高维特征向量建立索引,根据返回的相似帧集合对相关的视频进行相似度计算,最后排序得到相似视频的查询结果.实验表明,该方法对大规模视频的快速检索是非常有效的. 相似文献
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日地空间系统科学的数据具有体量大、种类多、结构复杂的特征，不同概念、不同事件之间的相互关联为该领域内的科学数据检索提出了很高的要求.然而目前该领域内依然以基于传统的关键词检索技术为主，严重影响检索结果的质量?提出一种数据语义检索模型，它是在对日地空间学科元信息提取的基础上，使用文本处理的方法将提取信息转换为词项-文档矩阵，进一步使用潜在语义索引技术对其进行分析，计算出检索条目与不同数据集的语义相关度，从而根据语义相关度向用户推荐科学数据.实验对比表明，该模型的召回率明显优于传统方法，且具有很高的准确率.该模型同时支持对科学数据进行语义标注和关键词提取，亦可用于其他领域科学数据检索. 相似文献
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曹丰文 《苏州市职业大学学报》2007,18(2):41-44
基于支持向量机的变压器故障诊断分类方法,通过有限的学习样本,建立变压器故障特征与其溶解气体之间的关系。利用获得的故障变压器数据建立了故障分类器,通过对样本的分类输出检验,验证了该故障诊断方法的可行性。 相似文献
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雾霾灾害的发生具有时空动态变化特征。葵花8号卫星是日本气象厅发射的新一代静止气象卫星，具有观测范围广、观测频率高、空间分辨率高等特点，非常适合雾霾过程的动态监测。本文提出利用葵花卫星可见光波段数据及地表反射率比值反演气溶胶光学厚度的新算法，并在北京区域选择2017年5月17日和18日两个雾霾日进行反演实验。反演结果分别与国际AERONET 3个站点Beijing、Beijing-CAMS和Beijing-PKU站观测数据，葵花官方气溶胶产品，MODIS官方气溶胶产品对比分析。结果表明，本文提出算法的反演结果，在反演精度、有效反演空间范围、有效反演时间范围、空间分辨率等方面均为最优。最后通过对北京区域两个雾霾日小时级气溶胶AOD反演结果的时空分析，探讨雾霾过程的时空动态变化。从AOD反演结果时间序列图像中，清楚地看到雾霾污染中心的移动方向及加重或减轻的动态变化状况，说明应用葵花卫星数据反演气溶胶对雾霾过程的监测具有较大的应用潜力。 相似文献
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为提高潮汐预报的精度，提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的模块化潮汐实时预报模型. 将潮汐分为受天体引潮力影响的天文潮和受环境因素和其他因素影响的非天文潮，分别使用调和分析法和改进的SVM对天文潮和非天文潮进行预报, 结合两种方法的输出构造最终的潮汐预报结果. 在对非天文潮的预测中,将SVM与灰色模型相结合,并利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对SVM的参数进行优化以提高预报精度. 利用火奴鲁鲁港口的实测潮汐数据进行实时潮汐预报仿真.仿真结果表明该方法具有较高的短期预报精度. 相似文献
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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献