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基于Adaboost-SVM的多Agent供应链产销协同自适应协商策略 被引量:3
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作者 庞婷 马俊峰 何喜军 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2017年第2期241-246,共6页
协商是解决供应链产销协同计划冲突的有效途径,传统协商方式因缺乏自适应能力,难以满足现代制造业供应链环境的需要。针对这个问题,基于多Agent技术,构建七元组协商模型,利用Adaboost-SVM算法预测对手让步幅度,提出了一种解决供应链产... 协商是解决供应链产销协同计划冲突的有效途径,传统协商方式因缺乏自适应能力,难以满足现代制造业供应链环境的需要。针对这个问题,基于多Agent技术,构建七元组协商模型,利用Adaboost-SVM算法预测对手让步幅度,提出了一种解决供应链产销协同冲突的自适应协商策略。通过算例验证该策略的可行性和有效性,与基于自身信念的协商策略相比,可大幅缩短协商时间,提高供应链产销协同冲突消解效率。 展开更多
关键词 多Agent供应链 adaboost-svm 让步幅度 协同冲突 自适应协商
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基于AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型 被引量:2
2
作者 赵二峰 尹文中 +3 位作者 高嵩 汪程 陈悦 杨群 《南水北调与水利科技》 CAS 北大核心 2019年第5期188-193,共6页
针对混凝土坝变形预测模型中环境量与效应量之间复杂的非线性问题,以及单支持向量机(SVM)模型预测精度不高的问题,提出一种AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型,该模型采用结构风险最小化的原则,并借鉴提升算法强化学习的思想,从而提高... 针对混凝土坝变形预测模型中环境量与效应量之间复杂的非线性问题,以及单支持向量机(SVM)模型预测精度不高的问题,提出一种AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型,该模型采用结构风险最小化的原则,并借鉴提升算法强化学习的思想,从而提高模型的学习性能,达到增强模型泛化能力和预测精度的目的。结合实例,经过AdaBoost-SVM预测模型对混凝土坝位移原型监测数据进行训练及预测,并将预测结果与单支持向量机模型的预测结果进行对比,结果显示:基于AdaBoost-SVM预测模型得到的均方差为0.5565,平均误差绝对值为0.40,预测精度比单支持向量机模型高出一个数量级;而且相较于单支持向量机预测模型,强化后的模型在预测时段表现出更好的稳定性。该模型综合了提升算法与支持向量机各自的优势,可作为混凝土坝变形预测的一种有效方法。 展开更多
关键词 adaboost-svm预测模型 变形 ADABOOST算法 SVM 预测精度
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基于K-means Bayes和AdaBoost-SVM的故障分类 被引量:1
3
作者 黄子扬 周凌柯 《计算机系统应用》 2022年第7期239-246,共8页
传统的故障分类方法大多假设不同类别的数据样本量是相似或相等的.然而在实际的工业过程中采集到的数据多数是正常数据,少部分是故障数据,这就造成了数据的不平衡.针对不平衡数据问题,本文提出了一种Kmeans Bayes与AdaBoost-SVM相结合... 传统的故障分类方法大多假设不同类别的数据样本量是相似或相等的.然而在实际的工业过程中采集到的数据多数是正常数据,少部分是故障数据,这就造成了数据的不平衡.针对不平衡数据问题,本文提出了一种Kmeans Bayes与AdaBoost-SVM相结合的故障分类方法,通过设计两种独立的分类器,并利用D-S证据理论对分类结果融合,以弥补各自对某些类别分类能力较弱的缺陷.实验证明,本文提出的故障分类方法与单一Bayes或SVM比较,具有更高的分类准确率. 展开更多
关键词 故障分类 不平衡数据 K-means Bayes adaboost-svm 证据融合 机器学习
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Diverse AdaBoost-SVM分类方法及其在航空发动机故障诊断中的应用 被引量:5
4
作者 胡金海 谢寿生 +2 位作者 蔡开龙 何秀然 彭靖波 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1085-1090,共6页
提出采用考虑到精度/差异权衡的SVM作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——DiverseAdaBoost-SVM。该方法通过在一组具有适当精度的弱分类器中进一步选择具有较大差异性的弱分类器,对这些具有较大差异性的弱分类器进行组合,从而较... 提出采用考虑到精度/差异权衡的SVM作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——DiverseAdaBoost-SVM。该方法通过在一组具有适当精度的弱分类器中进一步选择具有较大差异性的弱分类器,对这些具有较大差异性的弱分类器进行组合,从而较好解决AdaBoost算法中存在的精度/差异权衡的难题;同时该方法也较好地解决了现有的AdaBoost方法存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数T的合理选取问题。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明和其他方法相比,DiverseAdaBoost-SVM方法具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类,也更适合对非对称故障样本集进行分类。 展开更多
关键词 航空发动机 故障诊断 组合分类方法 ADABOOST算法 精度/差异 支持向量机
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基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测 被引量:11
5
作者 降爱莲 杨兴彤 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第7期2547-2550,2565,共5页
针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗... 针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。 展开更多
关键词 AdaBoost级联算法 支持向量机算法 行人检测 类Haar矩形特征 分类器
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利用AdaBoost-SVM集成算法和语块信息的韵律短语识别 被引量:2
6
作者 钱揖丽 冯志茹 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第12期2324-2330,共7页
提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语... 提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法。首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构。其次,基于语块结构并利用AdaBoost-SVM集成算法,构建汉语韵律短语识别模型。同时,该文利用多种算法分别构建了利用语块信息和不利用语块的多个模型,对比实验结果表明,表示浅层句法信息的语块能够在韵律短语识别中做出积极有效的贡献;利用AdaBoos-SVM集成算法实现的模型性能更佳。 展开更多
关键词 汉语语块 AdaBoost—SVM 韵律短语 识别
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数字通信中基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法研究 被引量:3
7
作者 邹凤娇 《机械设计与制造工程》 2021年第6期111-116,共6页
针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱... 针对现有数字通信过程中信号调制处理的缺陷和不足,提出基于改进Adaboost-SVM分类器的信号调制算法。首先预处理原始信号并提取信号的基本特征,利用小波算法捕捉完整的信号细节特征。其次改进Adaboost算法和SVM分类器的基础性能,汇总弱分类器并生成强分类器,准确确定原始数据集的权重比例关系,剔除负样本集合的干扰,并降低算法的复杂度。最后用测试结果证明,所提信号调制分类算法的收敛性能和消噪效果更好,在相同的信噪比区间内拥有更高的分类识别准确率。 展开更多
关键词 数字通信 adaboost-svm 小波算法 收敛性能 高斯白噪声
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基于改进VMD和AdaBoost-SVM的隔离开关振动信号提取与故障诊断研究 被引量:4
8
作者 吕学宾 田鹏 +2 位作者 孙忠凯 张建华 袁强 《山东电力技术》 2023年第7期44-52,共9页
传统隔离开关操动机构机械故障振动特征提取方法精准性不高,故障诊断方法不够可靠。针对此问题,提出改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)相结合的故障诊断新方法。采用鲸... 传统隔离开关操动机构机械故障振动特征提取方法精准性不高,故障诊断方法不够可靠。针对此问题,提出改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)相结合的故障诊断新方法。采用鲸群优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)选择VMD的模态分解个数和惩罚因子,同时引入包络熵和相关系数构造适应度函数,弥补鲸群优化算法中缺乏精确迭代停止条件的缺陷,提出自适应鲸群优化算法(Adaptive Whale Optimization Algorithm,AWOA);利用自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)的融合加权算法将SVM训练为强分类器以提高故障诊断正确率。将提出的新式算法处理某220 kV隔离开关操动机构振动信号,采集其在正常运行、辅助开关螺丝松动、传动机构卡涩3种工况下振动信号,计算各内涵模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量的能量熵作为特征参量输入AdaBoost-SVM强化分类器判断隔离开关的运行状态,实现操动机构不同运行状态的有效识别。 展开更多
关键词 隔离开关 振动信号 AWOA-VMD adaboost-svm
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MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究 被引量:2
9
作者 刘卫华 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2013年第5期13-15,19,共4页
对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究。将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和... 对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究。将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题,并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析。最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果。试验结果验证了MK-LSSVM算法和AdaBoost-SVM算法的有效性和可行性,且MK-LSSVM算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比AdaBoost-SVM更快的训练速度。 展开更多
关键词 多核核函数 最小二乘支持向量机 ADABOOST算法 神经网络 拉格朗日函数 分类精度
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一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法 被引量:2
10
作者 高荣星 魏骁勇 王俊峰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第4期24-26,56,共4页
针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出... 针对传统的高层语义提取方法对训练数据集的高度依赖以及准确率不足的问题,提出一种基于Adaboost-SVM的高层次语义概念提取方法,将SVM作为Adaboost的弱分类器训练方法,并充分利用Adaboost对训练数据的平衡及融合弱分类器的特点,提取出高可靠的语义检测器。实验结果表明,与传统方法相比,该方法不仅跨越训练数据不平衡的障碍,而且能够提取出更加可靠的语义检测器。 展开更多
关键词 高层次语义概念提取 ADABOOST算法 支持向量机
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基于Adaboost-SVM组合算法的爆破振动强度预测研究 被引量:13
11
作者 梅比 汪旭光 杨仁树 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第18期231-235,共5页
为了提高爆破振动强度预测精度,提出了基于Adaboost-SVM组合算法的爆破振动强度预测方法。采用主分量分析法,从7种爆破振动强度影响因素中确定了3类主要因素,并建立训练样本集,选用高斯径向基核函数建立SVM预测模型,经过对模型参数不断... 为了提高爆破振动强度预测精度,提出了基于Adaboost-SVM组合算法的爆破振动强度预测方法。采用主分量分析法,从7种爆破振动强度影响因素中确定了3类主要因素,并建立训练样本集,选用高斯径向基核函数建立SVM预测模型,经过对模型参数不断训练和优化调整,实现了对爆破振动强度的预测,最后通过Adaboost-SVM组合算法构建预测模型,进一步提升了预测精度。结果表明,SVM模型在预测精度上高于传统经验公式法和BP神经网络法,且训练速度更快;而提出的Adaboost-SVM组合算法能够进一步将预测精度提高至97%以上。 展开更多
关键词 爆破振动 预测 自适应提升算法 主分量分析(PCA) 支持向量机(SVM)
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优选小波包和AdaBoost-SVM的柔性直流输电变流器故障诊断 被引量:5
12
作者 郑小霞 彭鹏 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期42-49,共8页
变流器作为输电系统中的核心部件极易发生故障。为了提高其故障诊断精度,提出一种优选小波包的故障特征提取和鸟群算法优化的AdaBoost-SVM相结合的故障诊断方法。首先,采用正常特征和故障特征之间的夹角余弦来选择小波基;再利用Parseva... 变流器作为输电系统中的核心部件极易发生故障。为了提高其故障诊断精度,提出一种优选小波包的故障特征提取和鸟群算法优化的AdaBoost-SVM相结合的故障诊断方法。首先,采用正常特征和故障特征之间的夹角余弦来选择小波基;再利用Parseval恒等式计算小波包变换后各频带的能量,以突出故障信号在尺度上复杂的细节特征;最后采用鸟群算法优化AdaBoost-SVM来实现变流器的故障诊断。仿真结果显示,该方法可对变流器开路故障进行有效诊断;相比于传统的SVM算法,该方法噪声鲁棒性强而且在不同比例训练样本下的诊断精度都要高。 展开更多
关键词 变流器 小波包变换 支持向量机 ADABOOST算法 故障诊断
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基于改进Adaboost-SVM的风机叶片覆冰检测 被引量:5
13
作者 冉浦东 范磊 +3 位作者 张军 张子凡 庞成鑫 黄墀志 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第5期110-114,共5页
针对风力发电机叶片覆冰问题,提出一种改进Adaboost-SVM组合算法的风力发电机叶片覆冰检测方法。该方法使用Adaboost架构对一组差异化的SVM模型分类结果进行集成。通过改进集成策略,改善了Adaboost-SVM算法对不平衡数据集成速度慢、集... 针对风力发电机叶片覆冰问题,提出一种改进Adaboost-SVM组合算法的风力发电机叶片覆冰检测方法。该方法使用Adaboost架构对一组差异化的SVM模型分类结果进行集成。通过改进集成策略,改善了Adaboost-SVM算法对不平衡数据集成速度慢、集成效果差的问题。该算法对风力发电机叶片覆冰故障检测的精确度达到92.12%,故障的查全率达到76.54%,具有很好的泛化性和实用价值。 展开更多
关键词 风力发电机 叶片覆冰 不平衡数据 支持向量机 自适应提升算法
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改进的AdaBoost-SVM算法用于无人机目标跟踪
14
作者 左奎军 李艳军 +1 位作者 曹愈远 王宏宇 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2019年第6期1113-1119,共7页
研究一种基于AdaBoost的支持向量机(SVM)用于无人机的目标检测与跟踪.给出了无人机目标跟踪的基本框架和HOG特征提取的步骤,分别总结了AdaBoost算法与SVM的分类原理以及将基于径向基核函数的支持向量机(RBFSVM)作为AdaBoost的弱分类器时... 研究一种基于AdaBoost的支持向量机(SVM)用于无人机的目标检测与跟踪.给出了无人机目标跟踪的基本框架和HOG特征提取的步骤,分别总结了AdaBoost算法与SVM的分类原理以及将基于径向基核函数的支持向量机(RBFSVM)作为AdaBoost的弱分类器时,σ值的取值大小对AdaBoost分类器的影响问题,给出目标跟踪算法的计算流程.利用人脸识别标准库ORL验证了随机投影方法进行数据降维的有效性.由两种数据集的分类实验结果以及最终跟踪结果的精确度曲线与成功率曲线表明,与传统的跟踪算法相比,提出的基于机器学习的目标跟踪算法可有效处理无人机目标跟踪中的光照变化、目标遮挡、运动模糊和小目标检测等问题. 展开更多
关键词 随机投影 支持向量机(SVM) ADABOOST算法 机器学习 目标跟踪
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基于PSO-SVM-AdaBoost的超短期风电功率预测 被引量:2
15
作者 范斌 李豫明 +2 位作者 郭强强 白云龙 吴志勇 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期54-61,共8页
超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群... 超短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,针对超短期风电功率的复杂性与多样性这一问题,本文通过分析目标风电场测风塔在不同高度的风速数据,提出对风电场的所有风机进行超短期功率预测的组合模型。首先,采用残差的孤立森林离群值检测方法对采集的数据进行预处理。然后,通过粒子群(particle swarm optimization,PSO)来优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的参数。随后使用训练好的SVM作为弱回归器之一参与到AdaBoost的过程中,AdaBoost会迭代训练多个SVM回归器并调整权重,最终集成一个强回归器。最后,通过对内蒙古某风电场的数据在不同模型下的预测结果进行分析,本文提出的PSO-SVM-AdaBoost模型较单一的SVM模型、经过PSO优化的SVM模型(PSO-SVM),以及结合了SVM与AdaBoost机制的模型(SVM-AdaBoost),在预测精度上有较大的提升。 展开更多
关键词 测风塔数据 超短期功率 孤立森林 PSO-SVM ADABOOST
原文传递
改进卷积神经网络在工件表面缺陷检测中的应用 被引量:10
16
作者 桑宏强 刘雨轩 刘芬 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第8期43-47,共5页
文章针对传统缺陷检测方法的效率低、易于误检等局限性,结合深度学习算法,提出了一种改进的卷积神经网络(CNN)模型应用于工件表面缺陷检测。在所提出的模型中,将CNN的分类器进行改进,使用AdaBoost构建AdaBoost-SVM级联分类器,其中SVM用... 文章针对传统缺陷检测方法的效率低、易于误检等局限性,结合深度学习算法,提出了一种改进的卷积神经网络(CNN)模型应用于工件表面缺陷检测。在所提出的模型中,将CNN的分类器进行改进,使用AdaBoost构建AdaBoost-SVM级联分类器,其中SVM用作AdaBoost的弱分类器,训练后使得多个弱分类器组合成一个级联强分类器,可以大幅度的提高检测准确率,并进行了实验研究,实验结果表明模型的检测准确率达到97.4%。 展开更多
关键词 CNN adaboost-svm 表面缺陷 缺陷检测 级联分类器
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基于混合预测模型的交通标志识别方法 被引量:6
17
作者 丁博 王水凡 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2019年第5期108-115,共8页
随着高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems,ADAS)和无人驾驶技术快速发展,交通标志识别方法成为一个重要的研究方向。为了辅助驾驶员实现安全驾驶,减少交通事故的发生,将AdaBoost-SVM和卷积神经网络(convolutional neur... 随着高级驾驶辅助系统(advanced driver assistance systems,ADAS)和无人驾驶技术快速发展,交通标志识别方法成为一个重要的研究方向。为了辅助驾驶员实现安全驾驶,减少交通事故的发生,将AdaBoost-SVM和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合,构建一个混合预测模型(mixed forecasting model,MFM),通过该模型识别交通标志。将卷积神经网络作为可训练的特征提取器,AdaBoost-SVM作为识别器。采用卷积层和下采样层构建两组隐层结构,将预处理的图像作为CNN模型的输入,利用反向传播算法(backpropagation,BP)对CNN模型进行训练直至收敛,最后将测试集的高维特征提取出来,采用AdaBoost-SVM分类器进行分类识别。实验结果表明,该MFM对交通标志具有很高的识别率和鲁棒性,且识别率和收敛时效都优于其他传统算法,对提高辅助驾驶和无人驾驶的安全性具有重要意义。 展开更多
关键词 混合预测模型 卷积神经网络 反向传播算法 adaboost-svm分类器 交通标志
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基于迁移学习和SENet的人脸图像识别模型研究
18
作者 韩加亮 王鑫远 张守杰 《自动化应用》 2025年第18期1-5,共5页
针对复杂环境下人脸识别准确率不高等问题,提出了一种基于迁移学习和SENet特征的混合算法。首先应用AdaBoost算法实现人脸检测,其次利用离散小波分解技术和迁移学习方法分别提取人脸图像的关键特征,然后利用SENet将提取的特征进行融合,... 针对复杂环境下人脸识别准确率不高等问题,提出了一种基于迁移学习和SENet特征的混合算法。首先应用AdaBoost算法实现人脸检测,其次利用离散小波分解技术和迁移学习方法分别提取人脸图像的关键特征,然后利用SENet将提取的特征进行融合,最后采用SVM进行分类识别。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的测试及对比研究显示,该算法的准确度达到了90%以上,AUC-ROC值达到0.95,表明其在人脸识别方面表现优异。 展开更多
关键词 SENet 迁移学习 ADABOOST 支持向量机 深度学习
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民营上市公司信用风险评估实证研究 被引量:1
19
作者 林妍 李蕾红 《财会通讯(下)》 2011年第7期82-84,共3页
民营上市公司虽然已成为我国经济体系的重要组成部分,但其信用风险却没有得到足够的重视,目前对信用风险评估的不足已成为制约其发展的重要瓶颈之一。本文构建了基于因子分析和AdaBoost-SVM的评估模型,并对我国38家民营上市公司进行了... 民营上市公司虽然已成为我国经济体系的重要组成部分,但其信用风险却没有得到足够的重视,目前对信用风险评估的不足已成为制约其发展的重要瓶颈之一。本文构建了基于因子分析和AdaBoost-SVM的评估模型,并对我国38家民营上市公司进行了实证研究。为民营上市公司提供了行之有效的信用风险评估工具,填补了目前市场上没有专门针对民营上市公司的信用风险评估方法的空缺。 展开更多
关键词 民营上市公司 信用风险评估 因子分析 adaboost-svm模型
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宫颈细胞图像的特征提取与识别研究 被引量:3
20
作者 刘艳红 罗晓曙 +1 位作者 陈锦 郭磊 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第2期61-66,共6页
宫颈涂片的检查是诊断宫颈癌的最有效手段之一,而传统的宫颈细胞识别系统存在很大的局限,例如假阴性率和假阳性率过高。本文为了提高宫颈细胞涂片诊断的效率和准确率,首先提取宫颈细胞的形态特征和极径灰度中值,然后采用AdaBoost-SVM多... 宫颈涂片的检查是诊断宫颈癌的最有效手段之一,而传统的宫颈细胞识别系统存在很大的局限,例如假阴性率和假阳性率过高。本文为了提高宫颈细胞涂片诊断的效率和准确率,首先提取宫颈细胞的形态特征和极径灰度中值,然后采用AdaBoost-SVM多特征融合分类器进行分类。实验研究结果表明:通过特征提取方法与AdaBoost-SVM多特征融合分类器结合,明显提高了宫颈细胞涂片筛查的效率和准确率,降低了宫颈癌的误诊率。 展开更多
关键词 极径 灰度中值 支持向量机 ADABOOST adaboost-svm分类器
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