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1.
在支持向量机SVM的基础上,提出一种肝脏B超图像纹理分类方法。该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM分类,寻找分类的最佳特征组合,最后将该方法与BP神经网络的分类方法进行了对比。实验结果表明,所得到的最佳特征组合能有效地区分正常肝脏和病变肝脏,利用该方法可以得到更高的分类精度和更稳定的性能。 相似文献
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为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和支持向量机(Support Vec-tor Machine,SVM)相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM对108幅肝脏B超图像进行分类,利用PSO算法优化SVM的模型参数,最后将该方法与基于网格搜索法优化的SVM和基于BP神经网络的分类方法进行了对比;实验结果表明,在PSO-SVM算法下,所提取的两种纹理特征相结合能够有效地描述肝脏B超图像,基于粒子群优化算法的支持向量机模型具有较高的识别精度,平均分类准确率达94.44%,这就表明PSO-SVM算法适用于对肝脏B超图像的识别。 相似文献
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为解决枪弹外观缺陷自动分类问题,提出了一种基于支持向量机的枪弹外观缺陷自动识别与分类模型。首先针对枪弹表面缺陷的图像特点,从几何、灰度、纹理三方面进行了特征提取,在此基础上建立了基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类模型,并对特征参数进行了优选;研究了支持向量机中惩罚系数和核函数参数对分类器性能的影响;通过实验与基于BP神经网络的枪弹外观缺陷分类器进行了比较,结果表明,在小样本下,基于支持向量机的枪弹外观缺陷分类器性能更好。 相似文献
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周崟 《电脑编程技巧与维护》2018,(4):18-20,42
电梯钢索表面纹理缺陷是典型的单类分类问题,针对现有基于密度方法分类准确率低和重构误差方法描述分类出现较大误差等问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的方法,实现对钢索表面纹理缺陷的检测.该方法直接对样本分布的边界进行估计,在完成钢索表面正常样本纹理特征训练后,通过判断特征向量与正常类样本的距离,从而实现钢索纹理缺陷检测.实验表明,基于SVDD方法能够有效实现钢索表面纹理缺陷检测,缺陷检测的准确率可达93%,且缺陷检测性能高于已有的SVM分类算法. 相似文献
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针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法存在延时大和正确识别率低的问题,提出基于最小二乘支持向量机和Volterra级数的故障诊断方法。采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,利用最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,该方法与BP神经网络相比提高了系统故障辨识能力与系统故障诊断速度。 相似文献
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针对模拟电路的固有复杂性及其传统故障检测方法延时大和正确识别率低的问题,借鉴基于隐马尔科夫模型改进最小二乘支持向量机以及Volterra级数原理,将二者组合进行故障诊断。该方法首先采用Volterra级数频域核对电路故障特征进行提取,再利用经隐马尔科夫模型改进的最小二乘支持向量机进行模态分类,最终完成故障诊断。仿真结果表明,与目前使用的BP神经网络诊断方法和LSSVM诊断方法相比,该方法不仅提高了系统故障辨识能力,还提高了系统故障诊断的速度。 相似文献
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支持向量机是基于统计学习理论的模式分类器。它通过结构风险最小化准则和核函数方法,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔,具有较好的推广性能和较高的分类准确率,研究了将支持向量机理论用于纹理分类识别的方法,实验结果表明,该方法比传统的基于BP神经网络的识别方法识别准确率高。 相似文献