基于PSO-SVM的带钢表面缺陷分类研究

带钢表面缺陷分类是一个多分类问题,采用传统分类器进行分类识别率较低.建立PSO优化SVM模型,对带钢表面分类问题进行了系统研究.模型采用交叉验证法,针对UCI数据库的带钢表面缺陷生产数据进行了实例分析,该方法可对1941组生产数据中的7种不同类型缺陷进行较为准确的分类.经过与传统SVM、BP神经网络等方法进行对比,PSO-SVM体现出了更高的准确性和泛化能力,对生产实际有一定的指导作用.     

基于改进支持向量机的冷轧带钢表面缺陷分类识别

针对冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于改进支持向量机的冷轧带钢典型表面缺陷分类识别方法.根据带钢表面缺陷图像识别的特点,对渐进直推式支持向量机在其基本原理基础上加以改进,设计了一种冷轧带钢表面缺陷图像模式识别的分类器.通过实验确定了分类器的结构,给出了相关参数选择的方法.对几种生产现场出现频率较高的典型缺陷图像进行了计算机实验研究.研究结果显示,这种分类器很好地克服了传统支持向量机中存在的推广性能差以及当类别距离过近时准确率下降的问题,具有更好的适应性和准确性.     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

小波包-BP神经网络结合的热轧带钢缺陷识别

基于热轧带钢的表面往往存在着很多缺陷,目前的识别方法存在着误识率高的问题,提出一种基于小波包分解的提取图像特征的方法,将提取的图像的能量特征向量输入BP神经网络分类器,对麻点、夹杂和结疤3种缺陷进行识别,仿真结果表明这种方法有着较高的识别率,并具有稳健的抗噪性和良好的扩展性.     

基于LVQ神经网络的冷轧带钢表面缺陷分类方法

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多噜缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证.     

用于微阵列数据癌症分类的演化硬件多分类器

针对单分类器识别率低、稳定性差的问题,提出了一种用于微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成方法.首先把经过预处理的原始训练集随机划分为训练集和验证集;然后通过对训练集的学习获得基于演化硬件的基分类器;再用验证集评价基分类器的性能,选择其中一部分较好的基分类器组成最终的分类系统;最后用独立的测试集验证系统的性能.试验结果表明,对急性白血病和结肠癌数据集的识别率分别为95.42％、88.33％,与其他的模式识别方法具有可比性;同时在识别率相当的情况下,该方法的硬件代价远低于全集成的演化硬件多分类器.     

高斯差分空间的多尺度改进CLBP对带钢表面缺陷的分类

提出一种引入高斯差分空间的改进多尺度完全局部二值模式对带钢表面进行分类,解决由于带钢表面缺陷纹理存在复杂性和多样性,导致对带钢表面缺陷进行分类难度大的问题.首先,根据人类的视觉注意机制,采用高斯差分空间对带钢表面缺陷进行预处理.然后,采用多尺度改进的完全局部二值模式对预处理之后的图片进行特征提取.最后,采用非线性流行学习的方式对特征进行降维,并导入分类器中进行分类.实验结果表明:该方法具有较好的区分性;针对常见的冲孔、污渍、刮边、黑氧化条、结疤等带钢表面缺陷,其最终的分类精度能达到95.7%,优于目前传统的方式.     

手写数字识别中组合式神经网络的构建方法

将聚类技术和遗传算法相结合, 提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题. 先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取, 得到两类特征数据集, 再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络, 然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类, 找到作为类簇中心的网络(中心网络), 最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练, 将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器. 在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明, 该方法的识别率优于单个神经网络的识别率, 并兼顾了分类效率.     

基于非下采样Contourlet变换和PCNN的表面缺陷自动识别方法

基于多尺度几何分析的表面缺陷特征提取方法中,常用的可分离二维Wavelet基是各向同性的,无法有效表示图像的纹理和边缘,且通常对多尺度分解系数所提取的特征不全面.提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的特征提取方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先用NSCT对缺陷图像进行多尺度多方向分解;然后将子带图像输入PCNN迭代点火,计算点火图的熵序列作为子图的特征,合并各子图特征得到原图的特征向量;最后用支持向量机进行分类识别.该方法能够全面准确提取缺陷图像信息,尤其是纹理边缘等方向信息,且方法可并行实现,PCNN不需要训练.利用从生产线现场采集的缺陷图像对文中方法进行了试验,识别率达95.44%.     

基于集成卷积神经网络的交通标志识别

以交通标志识别为研究目的,提出一种基于集成卷积神经网络的交通标志识别算法,通过对多个不同结构的卷积神经网络进行集成以提高算法识别率。为了缩短网络训练和测试时间以及提高网络识别率,对单个卷积神经网络的结构进行了优化。使用ReLU(rectified linear unit)激活函数来代替传统的激活函数,使用批量归一化(batch normalization,BN) 方法对卷积层输出数据进行归一化处理,将卷积神经网络的分类器用支持向量机(support vector machine,SVM)代替。使用德国交通标志识别数据库(german traffic sign recognition benchmark,GTSRB)进行训练和测试,实验结果表明,提出的算法识别率为98.29%,单幅交通标志图像测试时间为1.32 ms,对交通标志具有良好的识别性能。     

一种基于BP-bagging的手写体数字识别算法

基于BP-bagging的手写体数字识别算法,以BP网络做基本分类器,用Bagging产生多个基本分类器,把每一个手写体数字作为一幅图像,通过扫描提取25维特征,并投影压缩生成5维特征向量,并输入到BP-bagging分类器,用简单多数投票法进行集成,实现手写体数字的分类识别.经反复的实验证明,该手写体数字识别算法具有...     

汉字识别多分类器集成的新方法

从信息熵的角度分析了多分类器集成的重要性，提出了一种用于汉字识别的多分类器集成的新方法——综合识别法。该方法充分考虑到各分类器的特性，在保证效率的同时，较好地改善了用单个分类器识别低质量文本时误识率较高的不足，使系统误识率下降了７４％，拒识率下降了２７％。提出了一种基于惩罚函数的确定各分类器拒识门限的方法，该方法既可灵活地确定系统的识别率、误识率，又避免了收集巨量训练样本的工作。     

基于贝叶斯网络的分类器研究

研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器，即朴素(naIve)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(tree augmented Bayesian)分类器；发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的，因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的．     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

原点无关最近特征分类器及在人脸识别的应用

受最近特征线分类器的基本设计思想启发，将最近邻法向平面和空间推广，提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器．与最近特征平面、最近特征空间分类器相比，原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置，而仅由同模式的若干个特征点决定．这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性．以人脸识别为例，对多种分类器的性能进行比较．实验结果表明，原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器．     

学习相关源证据

将两个相关证据看成是一个相关源证据与两个独立源证据正交合成的结果,这两个相关证据的合成就归结为这3个相互独立的源证据的正交合成。利用证据理论组合相关多分类器,每个分类器提供的证据是相关的,利用遗算法从样本中学习最优的相关源证据,基于合成证据确定最终的组合分类结果。字符识别实验结果表明,这种相关证据模型能有效利用分类器之间的相关性,从而能提高多分类器的组合识别性能。     

一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

基于多代理决策融合的电机状态识别

提出了基于多代理决策融合的电机状态识别系统.以电机的振动信号和电流信号为输入,六种分类器用来识别其状态.每个分类器视为一个代理,独立完成模式识别工作后,同其他分类器交换信息从而提高识别率.本文还将传感器融合和分类器选择融入系统,同单源数据和无分类器选择相比具有更大的优势,使最终电机状态识别率达到98.9%.