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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于PCA-SVM算法在岩性识别中的应用
作者姓名:
李佳丽
刘光萍
作者单位:
东华理工大学理学院;东华理工大学核资源与环境省部共建国家重点实验室培育基地
基金项目:
核资源与环境省部共建国家重点实验室项目(编号:101116)
摘 要:
针对岩性识别中传统方法识别率低且信息冗余的问题,建立PCA-SVM(主成分分析与支持向量机组合)岩性识别模型,即先利用主成分分析(PCA)进行参数处理,整合冗余,降低维数,后将处理得到的主成分作为支持向量机(SVM)测量模型输入的分类方法。在此过程中,优化主成分分析和支持向量机的参数,使模型具有较高的训练精度。结果表明,与传统的基于主成分分析的判别分析方法相比,预测结果与实际结果相比具有较好的一致性,识别准确率达100%。
关 键 词:
岩性识别
主成分分析
判别分析
支持向量机
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