[发明专利]基于最小重建误差搜索降维和粒子群优化的多分类支持向量机的图像识别分类方法在审
| 申请号： | 202010729446.3 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111950604A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 韩飞;洪浩楠;方升;朱少钧;彭禹铭 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于最小重建误差搜索降维和粒子群优化的多分类支持向量机的图像识别分类方法，用于进行图像内容识别和分类。该方法首先通过最小重建误差搜索降维算法的最优参数，接着运用优化后的最小重建误差搜索算法对手写数字数据集中的样本进行降维，从中提取出关键信息，将维度降到17维。其次根据数据集中样本类别数量构建多个一对一的支持向量机分类器，将其组合起来间接的实现多分类。然后以训练后的最高分类精确度作为目标，运用群智能优化算法对每个支持向量机分类器的参数进行全局寻优，得到最终的具有高识别精确度的图像识别分类方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最小 重建 误差 搜索 维和 粒子 优化 分类 支持 向量 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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