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会议论文
基于小波矩的支持向量机分类研究
基于小波矩的支持向量机分类研究
来源 :第17届中国过程控制会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aini826611
【摘 要】
:
本文首先介绍了支持向量机(SVM)和小波矩的基本思想和算法.接着通过提取训练样本的小波矩,将其作为图像的特征值输入到支持向量机,完成了支持向量机对样本的训练与分类.最后,
【作 者】
:
苏航
夏良正
【机 构】
:
东南大学自动控制系,江苏,南京,210096
【出 处】
:
第17届中国过程控制会议
【发表日期】
:
2006年期
【关键词】
:
小波矩
支持向量机
人工神经网络
核函数
训练样本
识别效果
分类
特征值
图像
提取
算法
思想
输入
实验
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本文首先介绍了支持向量机(SVM)和小波矩的基本思想和算法.接着通过提取训练样本的小波矩,将其作为图像的特征值输入到支持向量机,完成了支持向量机对样本的训练与分类.最后,通过对支持向量机选用不同核函数对目标进行分类的实验结果,比较了不同核函数以及人工神经网络在各种情况下的识别效果.
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