随机森林与GIS的泥石流易发性及可靠性 被引量：29

1

作者 张书豪 吴光 《地球科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期3115-3134,共20页

目前基于GIS的泥石流易发性(简称DFS)评价模型中,统计类型模型的因子须保证独立性,且权重受区间划分控制;线性机器学习难以处理非线性问题、而常用非线性模型调试效率低.鉴于随机森林(RF)能有效克服常用模型的诸多不足,且在DFS评价中的... 目前基于GIS的泥石流易发性(简称DFS)评价模型中,统计类型模型的因子须保证独立性,且权重受区间划分控制;线性机器学习难以处理非线性问题、而常用非线性模型调试效率低.鉴于随机森林(RF)能有效克服常用模型的诸多不足,且在DFS评价中的应用极少,首先展开基于RF的DFS评价,采用线性、RBF支持向量机、二次判别分析、RF等经贝叶斯优化的模型和26种泥石流影响因子;然后,分别以RF的相对权重排序和蒙特卡洛方法研究因子组合和建模样本变化下DFS评价的可靠性.结果表明:RF不易发和较易发区中有21个因子可指示泥石流孕育环境差异;RF的相对权重排序能有效确定易发模型的局部最优因子组合;随机样本划分导致的评价不确定性在中易发区最大,应通过提高建模样本比例和改善模型降低;RF的预测能力指标AUC为0.86、全局预测精度为0.79、F1分数为0.66、brier分数为0.14,以及它们的可靠度最优,可作为DFS定量评估的优先选择. 展开更多

关键词 泥石流易发性 随机森林 可靠性 支持向量机 二次判别分析 因子组合 GIS 工程地质

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支持向量鉴别分析及在人脸表情识别中的应用 被引量：21

2

作者 应自炉 唐京海 +1 位作者 李景文 张有为 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期725-730,共6页

模式识别一般首先要对数据进行降维,PCA和LDA及其对应的核化算法是其中应用广泛的方法,但这些算法的应用前提是假设样本数据为高斯分布,在少样本训练时它们的推广性能有很大局限.本文提出了一种基于支持向量机的鉴别分析算法,该算法首... 模式识别一般首先要对数据进行降维,PCA和LDA及其对应的核化算法是其中应用广泛的方法,但这些算法的应用前提是假设样本数据为高斯分布,在少样本训练时它们的推广性能有很大局限.本文提出了一种基于支持向量机的鉴别分析算法,该算法首先寻找有限样本情况下最优分类面,以其法线方向为投影轴对数据进行投影降维,在多类情况下提供了极其丰富的方案选择投影轴.该算法体现了支持向量机的内在优良推广性能,克服了PCA和LDA等算法的局限性.本文将所提算法应用于人脸表情特征提取,并与PCA、LDA、KPCA、GDA等算法进行了比较,结果表明该算法的有效性. 展开更多

关键词 模式识别 主元分析 FISHER鉴别分析 支持向量机 表情识别

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基于光谱技术的大豆豆荚炭疽病早期鉴别方法 被引量：26

3

作者 冯雷 陈双双 +3 位作者 冯斌 刘飞 何勇 楼兵干 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期139-144,共6页

为更好地指导农户进行植物病害防治,提高大豆豆荚的商品性,减少损失,需要运用快速有效的方法来进行大豆豆荚炭疽病的早期检测。该文应用可见-近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM),实现了大豆豆荚炭疽病的... 为更好地指导农户进行植物病害防治,提高大豆豆荚的商品性,减少损失,需要运用快速有效的方法来进行大豆豆荚炭疽病的早期检测。该文应用可见-近红外光谱技术结合连续投影算法(SPA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM),实现了大豆豆荚炭疽病的早期快速无损检测。对194个大豆豆荚样本进行光谱扫描,通过不同预处理方法比较,建立了大豆豆荚炭疽病早期无损鉴别的最优偏最小二乘法(PLS)模型。同时应用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)分别了提取最佳主成分和有效波长,并将其作为LS-SVM的输入变量,建立了PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型,以样本鉴别的准确率作为模型评价指标。试验结果显示PCA-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型都获得了比较满意的准确率,且SPA-LS-SVM模型的准确率最高为95.45%。研究表明,SPA能够有效地进行波长选择,进而使LS-SVM模型获得较高的鉴别率,说明应用可见-近红外光谱技术鉴别大豆豆荚炭疽病是可行的。这为进一步应用光谱技术进行大豆生长对逆境胁迫的反应提供了新的方法,为实现大豆病害的田间实时在线检测提供参考。 展开更多

关键词 近红外光谱 主成分分析 最小二乘法 支持向量机 判断分析 炭疽病

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基于支持向量的Kernel判别分析 被引量：10

4

作者 张宝昌 陈熙霖 +1 位作者 山世光 高文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2143-2150,共8页

提出了一种新的基于支持向量的核化判别分析方法(SV-KFD).首先深入地分析了支持向量机(SVM)以及核化费舍尔判别分析(KernelFisher)方法的相互关系.基于作者证明的SVM本身所固有的零空间性质:SVM分类面的法向量在基于支持向量的类内散度... 提出了一种新的基于支持向量的核化判别分析方法(SV-KFD).首先深入地分析了支持向量机(SVM)以及核化费舍尔判别分析(KernelFisher)方法的相互关系.基于作者证明的SVM本身所固有的零空间性质:SVM分类面的法向量在基于支持向量的类内散度矩阵条件下,具有零空间特性,提出了利用SVM的法向量定义核化的决策边界特征矩阵(KernelizedDecisionBoundaryFeatureMatrix,KDBFM)的方法.进一步结合均值向量的差向量构建扩展决策边界特征矩阵(Ex-KDBFM).最后以支持向量为训练集合,结合零空间方法来计算投影空间,该投影空间被用来从原始图像中提取判别特征.以人脸识别为例,作者在FERET和CAS-PEAL-R1大规模人脸图像数据库上对所提出的方法进行了实验验证,测试结果表明该方法具有比传统核判别分析方法更好的识别性能. 展开更多

关键词 人脸识别 支持向量机 核分析 判别分析 零空间

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基于线性判别分析和支持向量机的步态识别 被引量：12

5

作者 韩鸿哲 王志良 +2 位作者 刘冀伟 李正熙 陈锋军 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期160-164,共5页

提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法。应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量。通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得... 提出了基于线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)的步态识别方法。应用背景差方法分割出运动人体轮廓,对人体轮廓进行水平和垂直投影,将垂直和水平投影向量合成为一维步态数据向量。通过线性判别分析对步态数据进行特征提取和压缩,对得到的识别量应用支持向量机进行步态的分类和识别。应用上述方法在CMU步态数据库上进行了实验,实验结果表明本文所提的步态识别方法具有较高的识别性能。 展开更多

关键词 步态识别 支持向量机 线性判别分析 特征提取 计算机视觉

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基于Fisher判别-支持向量机的汽车灯罩显微激光拉曼光谱研究 被引量：11

6

作者 颜文杰 卫辰洁 +1 位作者 范琳媛 王继芬 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期124-129,共6页

为实现对司法鉴定工作中经常遇到的汽车灯罩类物证进行数据化、可视化的无损高效率鉴别,采用PCA主成分分析前处理结合FDA-SVM(RBF)组合分析鉴别物证的方法,对获取的"奥迪""别克"等18个品牌的173组拉曼红外光谱数据... 为实现对司法鉴定工作中经常遇到的汽车灯罩类物证进行数据化、可视化的无损高效率鉴别,采用PCA主成分分析前处理结合FDA-SVM(RBF)组合分析鉴别物证的方法,对获取的"奥迪""别克"等18个品牌的173组拉曼红外光谱数据进行了实验和理论分析。借助Pearson相关性分析和PCA主成分分析的结果选择特征位移,分别建立基于Fisher判别分析和SVM支持向量机的数据分类模型。结果表明,FDA模型和SVM(RBF)模型对灯罩样本的综合区分准确率分别为97%和51.85%,SVM模型对"奔驰""别克"等8个品牌的区分准确率达到了100%,FDA与SVM模型互相补充的FDA-SVM(RBF)模型可对不同品牌灯罩拉曼红外光谱进行准确区分,分类效果较好。该方法高效、准确,对侦查破案中借助灯罩物证鉴定缩小侦察范围有一定的参考意义。 展开更多

关键词 拉曼光谱 灯罩物证 支持向量机 FISHER判别分析

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一种LDA和聚类融合的SVM多类分类方法 被引量：9

7

作者 汝佳 陈莉 房鼎益 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期559-562,共4页

改进传统的基于二叉树结构的支持向量机多类分类方法。将无监督聚类引入到算法中,利用无监督聚类剔除大量的非支持向量样本,同时对于无监督聚类在异类样本相近时出现的性能下降问题,引入线性判别分析使得同类样本聚集,异类样本分散,确... 改进传统的基于二叉树结构的支持向量机多类分类方法。将无监督聚类引入到算法中,利用无监督聚类剔除大量的非支持向量样本,同时对于无监督聚类在异类样本相近时出现的性能下降问题,引入线性判别分析使得同类样本聚集,异类样本分散,确保聚类精度。线性判别分析和无监督聚类结合能够显著地缩减训练样本。该方法能够在保持分类准确率的情况下有效地提高SVM的分类速度。 展开更多

关键词 支持向量机 线性判别分析 模糊C均值聚类 多类分类 二叉树

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基于PCA-LDA与SVM的AGV多分支路径识别与跟踪 被引量：9

8

作者 茅正冲 陈强 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第9期142-149,共8页

针对自动引导车(AGV)视觉引导过程中多分支路径识别与跟踪的实时性与稳健性要求,提出一种主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相结合的路径识别算法。首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理,并用PCA与LDA对处理后的... 针对自动引导车(AGV)视觉引导过程中多分支路径识别与跟踪的实时性与稳健性要求,提出一种主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相结合的路径识别算法。首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理,并用PCA与LDA对处理后的图像进行降维和特征提取,再利用灰狼优化算法优化后的SVM分类器对图像进行识别。在路径跟踪方面,利用最小二乘拟合方法计算横向偏差与航向偏差。实验表明,PCA-LDA与SVM相结合能够使路径识别率达到99.3%,并且满足实时性要求,路径跟踪误差在20mm以内,满足一般工业环境需求。 展开更多

关键词 视觉引导 自动导引车 支持向量机 主成分分析 线性判别分析

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基于鱼类体线感知机理的水下机器人水流场识别研究 被引量：9

9

作者 吴乃龙 吴超 +2 位作者 葛彤 王涛 张亚 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第13期54-59,共6页

无人水下航行器(Unmanned undersea vehicle,UUV)是水下作业探测中一种应用广泛的工具,它能否很好地适应水下环境对其远距离正常工作有着重要影响。与水下鱼类对比,机器人与水下环境间的交互能力相去较远,其中尤以水下机器人对海洋环境... 无人水下航行器(Unmanned undersea vehicle,UUV)是水下作业探测中一种应用广泛的工具,它能否很好地适应水下环境对其远距离正常工作有着重要影响。与水下鱼类对比,机器人与水下环境间的交互能力相去较远,其中尤以水下机器人对海洋环境的水流特征识别最为重要。传统UUV在水下的控制运行必须消耗大量能量维持状态与运行,这种被动应对环境的方式具有很大的不足,也对无线遥控水下机器人的生存造成障碍。因此,水下机器人能否正确感知水流是其能否进一步探索利用海洋的重要因素。研究发现,鱼类的侧线系统可感知水流,并辅助运动规划。研究鱼类侧线感知水流的机理,针对鱼雷型UUV的不同水流环境,使用计算流体动力学方法提取本体压力数据,选择线性判别分析与支持向量机技术训练并建立水流感知分类模型,从功能角度仿生侧线感应水流能力。模型测试表明,不同的水流工况下UUV识别到不同模式,可进行本体周围水况区分度辨识,为水下机器人识别水流环境与利用海洋提供一种新的视度。 展开更多

关键词 无人水下航行器 侧线 水流感知 支持向量机 线性判别分析

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基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法 被引量：6

10

作者 王冰 栾锋 +1 位作者 刘满仓 胡之德 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期77-80,共4页

用支撑向量机(SVM)方法辅助诊断肾结石,并和线性判别式方法作比较,结果显示这两种方法都表现出了很好的预测能力．鉴于 SVM 是用于解决非线性的良好方法．因此,SVM 作为一种有效的机器学习方法是可以用来进行肾结石的辅助诊断和分类研... 用支撑向量机(SVM)方法辅助诊断肾结石,并和线性判别式方法作比较,结果显示这两种方法都表现出了很好的预测能力．鉴于 SVM 是用于解决非线性的良好方法．因此,SVM 作为一种有效的机器学习方法是可以用来进行肾结石的辅助诊断和分类研究的．肾结石的成因比较复杂,与自然环境、社会生活条件、全身性代谢紊乱及泌尿系统本身的疾患有关,本文从钙离子生物学特性方面讨论了钙盐结石的成因． 展开更多

关键词 支撑向量机 线性判别式 肾绪石

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基于核Fisher判决分析的脸谱识别新方法 被引量：3

11

作者 孔锐 张国宣 +1 位作者 施泽生 郭立 《电路与系统学报》 CSCD 2003年第5期57-61,共5页

本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法。即首先应用KFDA提取脸谱特征,然后,进行脸谱识别。利用标准的AT&T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较,最后使用线性支持向量机(简... 本文提出一种新的基于核Fisher判决分析(简称KFDA)的脸谱识别方法。即首先应用KFDA提取脸谱特征,然后,进行脸谱识别。利用标准的AT&T脸谱数据库对KFDA特征提取方法和PCA、FDA以及ICA特征提取方法进行比较,最后使用线性支持向量机(简称SVM)进行分类和识别,实验结果显示基于KFDA特征提取脸谱识别方法的识别率明显优于其它三种脸谱识别方法的识别率。 展开更多

关键词 核Fisher判决分析 支持向量机 线性Fisher判决分析 主分量分析 独立分量分析

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基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别 被引量：2

12

作者 张灵枝 黄艳 +2 位作者 于英杰 林刚 孙威江 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期48-59,共12页

为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS),结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明:1)支持向量机(support vecto... 为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS),结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明:1)支持向量机(support vector machine,SVM)与随机森林(random forest,RF)分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱(original spectrum,OS)建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3)随机森林(RF)分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率(recognition accuracy,RA)及受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)均得到明显提升;4)特征提取中线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,可产业化应用。综上所述,近红外光谱结合预处理、特征提取算法及分类器建立模型,进行六大茶类识别的可行性强,模型的识别正确率高、性能优异,可为茶叶贸易的茶类快速识别提供科学、准确、高效的技术支撑,为国际茶类识别模型的产业化应用奠定基础。 展开更多

关键词 近红外光谱 茶类识别 支持向量机 随机森林 线性判别分析

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基于高光谱数据的乳香产地快速鉴别 被引量：8

13

作者 程介虹 陈争光 《黑龙江八一农垦大学学报》 2021年第4期93-98,共6页

乳香在中医药中有着较高的药用价值,不同产地乳香的药用价值不同,为实现乳香产地分类的快速无损检测,基于高光谱技术,提出一种快速检测方法,以解决中药流通中乳香产地混杂的问题。以三个产地的乳香样品为研究对象,利用高光谱技术,采用... 乳香在中医药中有着较高的药用价值,不同产地乳香的药用价值不同,为实现乳香产地分类的快速无损检测,基于高光谱技术,提出一种快速检测方法,以解决中药流通中乳香产地混杂的问题。以三个产地的乳香样品为研究对象,利用高光谱技术,采用归一化方法对光谱数据进行预处理,对预处理后的光谱数据通过连续投影算法(SPA)提取出20个特征波长,以所提取的特征波长作为输入变量,建立极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)三种分类模型,进行预测判别,并与全谱模型的预测准确率进行比较,寻找一种高效的乳香产地判别模型。结果发现,SPA-ELM、SPA-LDA模型的预测准确率均为100%,两种方法均可实现乳香产地的快速、无损鉴别。研究为乳香产地的快速无损检测分析提供参考。 展开更多

关键词 乳香 高光谱 连续投影算法 极限学习机 支持向量机 线性判别分析 产地判别

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面向肌电信号的虚拟现实提线木偶动画研究 被引量：7

14

作者 谭宇彤 周旭峰 +7 位作者 孔令芝 王醒策 武仲科 税午阳 付艳 周明全 Vladimir KORKHOV Luciano Paschoal GASPARY 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2964-2985,共22页

泉州提线木偶属于首批中国非物质文化遗产,是中华传统文化的实现形式之一.然而,由于木偶体积庞大,携带与操作不便,直接限制了其受众群体.为了实现提线木偶的有效传承与保护,设计了基于手势识别的虚拟现实提线木偶动画方案,构建了基于 M... 泉州提线木偶属于首批中国非物质文化遗产,是中华传统文化的实现形式之一.然而,由于木偶体积庞大,携带与操作不便,直接限制了其受众群体.为了实现提线木偶的有效传承与保护,设计了基于手势识别的虚拟现实提线木偶动画方案,构建了基于 MYO 臂环肌电信号的人体生理信号控制动画原型系统,应用两个用户实验验证了算法的高精确性与易操控性.首先,通过低通滤波与平滑实现多通道肌电信号数据的信号处理.其次,提取八通道时域特征与时频域特征,并通过线性判别器将其降维为六维特征向量,实现特征间关联性消除与算法鲁棒性增强.最后,构造多分类支撑向量机实现特征向量,确定手势识别结果.实验验证算法离线动作平均识别准确率为 95.59%,实时动作平均识别准确率达到 90.75%,在 1.1s 左右完成手势识别.面向提线木偶任务,构造了两个用户体验任务,普通用户人群中,木偶动作识别率较高,用户使用意愿、易学性等方面,系统性能亦显著高于真实木偶操控;专业用户在承认系统可用性的同时,具有较高的接受度.用户任务表明该设计满足了手势识别实时性和准确性的要求,具有良好的交互性和趣味性.相关研究可以广泛地应用于计算机动画等类似的系统,对于体验和保护提线木偶具有现实意义. 展开更多

关键词 MYO 臂环 EMG 信号处理 手势识别 SVM LDA

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基于支持向量机的木材树种识别模型 被引量：5

15

作者 骆立 徐兆军 +2 位作者 王晓羽 周康 那斌 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期122-127,共6页

目前林业信息化正由数字林业迈向智慧林业,高效、无损的木材树种识别技术有利于推动我国林业信息化、智能化发展的进程。为了满足市场对木材高效精准识别的需求,将木材树种识别问题转化为多分类问题,开发了一种基于支持向量机结合线性... 目前林业信息化正由数字林业迈向智慧林业,高效、无损的木材树种识别技术有利于推动我国林业信息化、智能化发展的进程。为了满足市场对木材高效精准识别的需求,将木材树种识别问题转化为多分类问题,开发了一种基于支持向量机结合线性降维算法的木材树种识别模型。具体而言,首先采用无监督的主成分分析和有监督的线性判别分析,分别对木材近红外高维光谱数据进行降维处理;其次将降维后的特征输入支持向量机模型中,输出各个树种类别上的概率分布。借助网格搜索法并结合5折交叉验证法选取最优核函数和核函数参数,探讨了支持向量机不同核函数对于木材树种分类效果的影响。为了评价模型的识别能力,选取准确率、混淆矩阵和ROC曲线评价提出的模型,并进一步探讨了本木材树种识别方法的可行性。实验结果表明,利用近红外光谱特征的支持向量机模型能准确且高效地识别木材树种。其中,线性判别分析结合支持向量机的模型分类准确率可达97.54%,模型运行速率为6.53 s。 展开更多

关键词 支持向量机 近红外光谱 树种识别 主成分分析 线性判别分析

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基于傅里叶变换近红外光谱技术的普洱茶聚类分析 被引量：5

16

作者 邵春甫 李长文 +5 位作者 贾黎晖 彭思龙 谢琼 魏纪平 刘顺航 侯健 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2013年第10期86-90,共5页

目前在普洱茶生产过程中的质量控制一环,以质量检验人员的经验为基础的感官品评仍然占据主导地位,其主观性强、准确性和重现性较差的缺点逐渐暴露出来。针对这一难题,傅里叶变换近红外光谱技术结合适当的谱图预处理方法和聚类分析算法,... 目前在普洱茶生产过程中的质量控制一环,以质量检验人员的经验为基础的感官品评仍然占据主导地位,其主观性强、准确性和重现性较差的缺点逐渐暴露出来。针对这一难题,傅里叶变换近红外光谱技术结合适当的谱图预处理方法和聚类分析算法,实现了对多种普洱茶样品聚类与定性分析,模型判别准确率能达到90%以上,稳定性与重现性极高。该方法被证明在普洱茶的品质分析与质量控制方面具有较大的应用价值和乐观的应用前景。 展开更多

关键词 聚类分析 算法 支持向量机 线性判别分析 傅里叶变换近红外光谱

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融合改进LBP和SVM的偏光片外观缺陷检测与分类 被引量：4

17

作者 黄广俊 邓元龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第22期251-255,共5页

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成... 偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述符和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取LBP特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与LBP复合特征进行集成,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进LBP描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。 展开更多

关键词 偏光片 缺陷检测 LBP描述符 支持向量机(SVM) 主成分分析(PCA) 线性判别分析(LDA)

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基于支撑向量机方法的有机化合物的生成Gibbs自由能的预测 被引量：3

18

作者 王冰 刘焕香 +2 位作者 姚小军 任月英 胡之德 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期552-556,共5页

用支撑向量机研究了607种有机化合物的结构和他们的G ibbs自由能的关系,建立了相应的QSPR模型。表示分子结构的描述符是从CODESSA软件中计算得到的,通过前向逐步回归分析选择其中的13个描述符,多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)被分... 用支撑向量机研究了607种有机化合物的结构和他们的G ibbs自由能的关系,建立了相应的QSPR模型。表示分子结构的描述符是从CODESSA软件中计算得到的,通过前向逐步回归分析选择其中的13个描述符,多元线性回归(MLR)和支撑向量机(SVM)被分别用来构造线性和非线性模型预测有机化合物的G ibbs自由能。支撑向量机方法得到的模型对整个数据集、训练集、测试集的平均绝对偏差分别为31.098 9、30.5695和35.924 6 kJ/mol,预测结果令人满意。 展开更多

关键词 支撑向量机 多元线形回归 吉布斯自由能

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高光谱成像的水稻冠层穗颈瘟早期识别

19

作者 袁建清 仇逊超 +2 位作者 贾银江 南洋 苏中滨 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期57-65,共9页

为实现田间水稻冠层穗颈瘟的早期识别,利用室外高光谱成像系统采集早期自然发病大田的水稻冠层穗颈瘟图像,提取、分析反射率光谱特征.对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、植被指数(Vegetation I... 为实现田间水稻冠层穗颈瘟的早期识别,利用室外高光谱成像系统采集早期自然发病大田的水稻冠层穗颈瘟图像,提取、分析反射率光谱特征.对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、植被指数(Vegetation Index,VI)和竞争性自适应重加权法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)3种方法提取特征变量,结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)分类算法构建识别模型.结果显示:以CARS特征波长和植被指数构建的模型,从分类结果看都取得了不错的效果,但是特征波长数量较多,可能存在过拟合的风险;单独使用PCA获得的主成分构建水稻冠层识别模型,没有明显效果.为此,研究尝试对选取的植被指数和提取的CARS特征使用PCA进一步降维,得到4个VI-PCs特征和5个CARS-PCs特征用于建模,取得了很好的效果.基于VI-PCs特征的SVM模型和LDA模型的总体分类精度分别为94%和95%;基于CARS-PCs特征的SVM模型和LDA模型总体分类精度分别为95%和97%,实现用较少变量获得较好的区分效果.从模型构建算法来看,LDA算法模型均优于SVM算法模型,说明LDA方法更适合于水稻冠层穗颈瘟识别模型的构建.研究可为航空、航天大面积的作物病虫害遥感监测提供理论依据. 展开更多

关键词 高光谱成像 水稻穗颈瘟 竞争性自适应重加权法 支持向量机 判别分析

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基于LDA-CPSO-SVM优化的多层胶接结构脱粘缺陷识别方法 被引量：4

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作者 郑莉 刘闯 +3 位作者 任姣姣 张丹丹 李丽娟 徐继升 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期106-113,共8页

将太赫兹时域光谱技术与支持向量机算法相结合,对多层胶接结构的脱粘缺陷识别方法进行研究。一方面通过线性判别分析法对太赫兹时域光谱系统提取的14种太赫兹时域特征参数进行降维,使多层胶接结构胶层中正常区域、脱粘区域及边缘区域的... 将太赫兹时域光谱技术与支持向量机算法相结合,对多层胶接结构的脱粘缺陷识别方法进行研究。一方面通过线性判别分析法对太赫兹时域光谱系统提取的14种太赫兹时域特征参数进行降维,使多层胶接结构胶层中正常区域、脱粘区域及边缘区域的分类精度提高了20.3%;另一方面采用混沌粒子群法对支持向量机的核函数进行寻优,使胶层Ⅰ分类正确率提高了18.92%、胶层Ⅱ分类正确率提高了9.85%。基于所构建线性判别分析法参数优化后的混沌粒子群支持向量机优化算法对多层胶接结构进行多特征成像,研究结果表明该成像方法能够有效的区分胶层的正常区域、缺陷区域和边缘区域,与传统的太赫兹单特征成像技术相比,提升了50%以上的脱粘缺陷识别率,对于胶层Ⅰ的识别率为91%,胶层Ⅱ识别率为92%,大大提升了多层胶接结构脱粘缺陷的识别能力。 展开更多

关键词 太赫兹成像技术 支持向量机 线性判别分析法 混沌粒子群算法 脱粘缺陷

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