【摘 要】
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针对获取的工业冷却水中的粘液形成菌图像,采用形状不变矩、统计法和分形法分别从形状和纹理两个方面对其进行了特征提取,然后将模拟退火算法应用于图像识别中支持向量机分类
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针对获取的工业冷却水中的粘液形成菌图像,采用形状不变矩、统计法和分形法分别从形状和纹理两个方面对其进行了特征提取,然后将模拟退火算法应用于图像识别中支持向量机分类参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了5.736倍,分类器的识别率提高了2.31%。采用模拟退火-支持向量机分类器对粘液形成菌进行分类,识别率达96.666 7%,表明该分类器对粘液形成菌进行分类识别是可行的。
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